短期负荷预测的解耦决策树新算法.pdf

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1、第25卷第3期电力系统及其自动化学报V01．25No．32013年6月ProceedingsoftheCSU-EPSAJun．2013短期负荷预测的解耦决策树新算法李响，一，黎灿兵2，曹一家：，李龙。，程子霞，吕素(1．郑州大学电气工程学院，郑州450001；2．湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082；3．郑州航空工业管理学院机电工程学院，郑州450015)摘要：短期负荷预测是电力系统调度的重要工作之一，但影响因素众多，完全由算法形成决策树易误判。为提高精度，结合决策树和解耦法将负荷预测分解为标幺曲线和平均负荷预测，根据不同预测条件分别

2、对预测日的标幺曲线和平均负荷形成决策树，决策树前两层由实际经验指定，其余节点自动形成。充分考虑影响负荷的不同因素，越重要的影响因素越靠近决策树上层，能适应各种情况下的负荷预测。在我国北方某市的实际应用表明，该法预测精度较高。关键词：短期负荷预测；决策树；解耦；标幺曲线；平均负荷中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)03—0013—07NewAlgorithmofShort-termLoadForecastingAccordingtoDecisionTreeandDecouplingLIXiang，一，LI

3、Can—bing2，CAOYi-jia，LILong，CHENGZi—xia，LtJSu(1．SchoolofElectricalEngineering，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China；2．CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China；3．SchoolofMechatronicsEngineering，ZhengzhouInstituteofAeroncuctionalInc

4、IustryMangement，Zhengzhou450015，China)Abstract：Short-termloadforecastingisanimportantfoundationalworkforthepowersystemdispatching．Becausethereweremanyinfluencefactors，itwaseasytoproducemisjudgmentiftheformofdecisiontreedependedentirelyonaalgorithm．Anewalgorithmforloadforeca

5、stingaccordingtodecisiontreeanddecouplingwasproposed．Short—termloadforecastingwasdividedintotheperunitcunreforecastingandaverageloadforecastingtoimproveprecision．Anewmethodofdecisiontreewasraised．Thelayersbeforeofdecisiontreeweredesignatedaccordingtoexperience，andtherestwas

6、formedautomatically．Accordingtodifferentforecastingconditions，itformedthedecisiontreesofperunitcuneforecastingandaverageloadforecastingrespectivelywithdifferentforecastingformulas．Thenewalgorithmtookfullyintoaccountthedisciplineofdifferentfactorsthatinfluencedpowerloadandth

7、emoreimportantfactorswerenearthetopoftree，SOitwassuitableforshorttermloadforecastinginallcircumstances．Thepracticalapplicationinonenortherncityshowsthatthismethodhasahigherforecastprecision．Keywords：short-termloadforecasting；decisiontree；decoupling；theperunitcurve；averagelo

8、ad短期负荷预测是指预测未来数日不同时间段特点，针对性的进行了众多改进。例如文献[12]提的负荷，是电力系统调度的基础工作【一。目前短期出解耦法，将短期负荷预测分为