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时间:2020-03-28
《基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第7期电力系统保护与控制、,0l_38NO.72010年4月1日PowerSystemProtectionandControlApr.1,2010基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测林辉,刘晶,郝志峰,朱锋峰2,吴广潮(1.广电集团公司惠州供电分公司,广东惠州516000;2.华南理工大学理学院,广东广州510640)摘要:针对短期负荷预测中节假目的特殊性,提出基于相似日负荷修正的算法。为了克服节假日样本较少所导致的预测困难,将近期周末扩充到相似日样本中该算法评估相似性时综合考虑气象和时间因素。针对气象因素,采用灰色关联分析法来计算,而对于时间因素,兼顾到
2、“近大远小”和“周期性”的原则,并以二者相似度的乘积量化总体相似性,选出若干相似日。考虑到类型日和年周期对负荷的影响,基于“历年节假日与周末负荷比例”和“负荷年增长率”分别修正相似周末和相似节假日的负荷。该算法应用到某地级市的预测中,平均相对误差为2.29%。关键词:相似日;节假日;短期负荷预测;负荷修if-;气象;时间Short-termloadforecastingforholidaysbasedonthesimilardays’loadmodificationLINHui,LIUJing,HAOZhi-feng2,ZHUFeng-feng2,WUGuang-c
3、hao(1.HuizhouPowerSupplyBranch,GuangdongPowerGridGroupCo.Ltd.Huizhou516000,China;2.CollegeofScience,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)Abstract:Accordingtothespecificityofsho~-termloadforecastingforholidays,analgorithmisproposedbasedonthesimilardays’loadmodification
4、.Inordertoovercomethedifficultyduetofewsamples,recentweekendsareaddedtothesamplesfromwhichsimilardaysareselected.Moreover,whenitcomestoassessthesimilarity,thisalgorithmtakesintoaccountthemeteorologyandtime.Thesimilarityinmeteorologyisobtainedwitheycorrelationanalysismethod,whilethesimi
5、larityintimetakesintoconsiderationof‘‘neargreaterfarsmaller’’and‘‘cyclical”principle.Furthermore,theproductofthesetwoistoevaluatetheoverallsimilarityintermsofwhichthesimilardaysareselected.Inaddition,consideringthatthedaytypeandannualcyclehaveanimpactontheload,theloadofsimilarweekendsi
6、smodifiedonthebasisoftheproportionbetweenthepreviousholidayandcorrespondingweekendwhilethatofsimilarholidaysisamendedongroundsoftherateatwhichloadgrows.Finally,thisalgorithmisputintopracticaloperation,anditofersanaveragerelativeerorof2.29%.Keywords:similarday;holiday;short-termloadfore
7、casting;loadmodification;meteorology;time中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:1674-3415(2010)07-0047-05家法定节假日如元旦、春节、五一和国庆等,其负0引言荷具有与正常日明显不同的变化规律,且节假日负电力系统短期负荷预测是电力部门的一项重要荷数据量少,缺少充足有效的样本集,使得神经网工作,短期负荷预测的精度对电网运行的安全性、络等预测方法的精度难以满足要求。经济性以及电能质量都有着重要影响。多年来,许多学者对节假日的短期负荷预测进在短期负荷预测方面,人们尝试了各种可能的行了深入研究,并取得了
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