中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2013年
4期
126-134,前插16
,共10页
孙谦%姚建刚%赵俊%金敏%毛李帆%毛田
孫謙%姚建剛%趙俊%金敏%毛李帆%毛田
손겸%요건강%조준%금민%모리범%모전
短期母线负荷预测%坏数据处理%最优交集%相似日选取%综合预测
短期母線負荷預測%壞數據處理%最優交集%相似日選取%綜閤預測
단기모선부하예측%배수거처리%최우교집%상사일선취%종합예측
准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出一种基于最优相似日选取的综合预测方法.利用改进的聚类分析算法,得到历史标幺曲线的形状相似集与特征曲线.通过构造反映数据点性质的横向及纵向特征向量矩阵,辨识出坏数据并进行调整.计算日特征相关因素对负荷水平的影响,并将各因素的重要程度加权于模糊目标函数,得到目标日的负荷水平相似集.建立各类形状相似集的判别函数,并将目标日归类.对待预测日的负荷水平与曲线形状相似集,取两者的交集作为相似日选择结果.以该交集中与目标日日期差最小的样本为虚拟预测对象,计算综合预测中各算法的权重.实例分析表明,所提方法可有效改善原始数据的质量,提高母线负荷预测精度.
準確的短期母線負荷預測是實現節能降耗與調度精細化管理的基礎,提齣一種基于最優相似日選取的綜閤預測方法.利用改進的聚類分析算法,得到歷史標幺麯線的形狀相似集與特徵麯線.通過構造反映數據點性質的橫嚮及縱嚮特徵嚮量矩陣,辨識齣壞數據併進行調整.計算日特徵相關因素對負荷水平的影響,併將各因素的重要程度加權于模糊目標函數,得到目標日的負荷水平相似集.建立各類形狀相似集的判彆函數,併將目標日歸類.對待預測日的負荷水平與麯線形狀相似集,取兩者的交集作為相似日選擇結果.以該交集中與目標日日期差最小的樣本為虛擬預測對象,計算綜閤預測中各算法的權重.實例分析錶明,所提方法可有效改善原始數據的質量,提高母線負荷預測精度.
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