改进特征向量的短期负荷预测相似日选取算法
针对传统相似日选取算法的不足,引入生物气象学中的4个指标来衡量气象因素对电力负荷的综合影响;提出气象影响度的概念,并利用该指标分析单个气象因素与电力负荷的相关性;同时利用经验模式分解改进原来趋势相似度的方法,并建立新的特征量。在传统特征向量的基础加入上述特征量组成新的特征向量进行电力负荷相似日的选取。实例研究表明,该方法能有效改进原方法的不足且适应性较强,对提高短期负荷预测的精度具有较大价值。
支持向量机 负荷预测 气象影响度 电力系统
徐宏锐
华北电力大学电力与电子工程学院 河北省 保定市 071003
国内会议
长沙
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2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）