基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测.pdf

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1、第25卷第3期电力系统及其自动化学报Vo1．25No．32013年6月ProceedingsoftheCSU-EPSAJun．2013基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测李小燕，文福拴，卢恩一，李嘉龙，刘思捷3(1．华南理工大学电力学院，广州510640；2．浙江大学电气工程学院，杭州310027；3．广东电网公司电力调度控制中心，广州510600)摘要：在台风期间现有的负荷预测方法的预测精度一般不高。在此背景下，以广东地区为例，首先分析了气象因子与系统负荷之间的相关性，从总负荷中分解出趋势分量、周期分量和气象敏感分量，在此基础上提出了基于相似日气象负荷修

2、正的适用于台风期间的短期负荷预测方法。同时，为克服台风日样本较少所导致的预测困难，将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中，并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性。用广东电力系统的实际数据做了测试，预测结果表明采用所发展的修正模型时台风日的负荷预测精度较现有方法有了较大提高。关键词：短期负荷预测；台风；相似日；负荷修正中图分类号：TM711文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)03—0082—08Short-termLoadForecastinginTyphoonPeriodsBasedonLoa

3、dModificationofSimilarDaysLIXiao—yan，WENFu—shuan，LUEn，LIJia-long，LIUSi-jie。(1．SchoolofElectricPower，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，China；2．SchoolofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China；3．GuangdongPowerDispatchingCenter，Guangzhou510600，China)

4、Abstract：Theexistingloadforecastingmethodscannotsatisfytheforecastingaccuracyduringtyphoonperiods．Giventhisbackground，byanalyzingtherelationshipbetweenclimaticfactorsandelectricloadsinGuangdong，theeconomicloadandmeteorologicalloadcomponentsaredecomposedfromthetotalload．Onthisbasis．a

5、short—termloadf0re—castingmethodfortyphoonperiodsisdevelopedbasedonloadmodificationsofsimilardays．Inordertoovercomethedificultyofinsufficientsamples，therecentdaysandthesameperiodsinthepreviousyearsareaddedtothesamplesetfromwhichthosedayswithsimilarweatherfactorsareselectedforthefore

6、casting．Moreover，loadtrendsimilarityfac—tor，meteorologicalsimilarityfactorandtimesimilarityfactorareemployedinthedevelopedmethodtoassessthesimi—larity．Finally，thefeasibilityandeficiencyofthedevelopedme~odaredemonstratedbytheloadforecastingaccuracyintyphoonperiodsofGuangdongpowersyst

7、em．Keywords：short-timeloadforecasting；typhoon；similarday；loadmodification广东省位于太平洋西岸，濒临南海，是我国沿量的30％～40％。文献[3】指出在夏季当温度处于一海台风活动最频繁、影响程度最严重、全年影响时定水平后，温度的轻微变化亦可能会引起负荷的间最长的区一。每年平均登陆广东的台风有3～4较大变化。一般而言，夏季台风带来的降水会使得个，约占我国台风总数的40％。登陆广东的台风从温度明显下降，从而使降温负荷大量减少。现有的4月一直持续到10月，其中6—9月的台风数占全负荷预测方法在台风

8、期间一般无法取得满意的预年总数的85．