| 引用本文: | 周晖,王玮,秦海超,等.基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究[J].电力系统保护与控制,2005,33(23):41-45. |
| ,et al.[J].Power System Protection and Control,2005,33(23):41-45 |
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| 日负荷曲线预测是电力市场运营的基本内容。而短期负荷预测应用中较为成功的人工神经网络方法ANN(artific ial neural network),在很大程度上取决于训练样本以及输入变量的合理选取,它关系到算法的收敛性、计算速度以及预测的精度。通过对长春地区日负荷数据与日气象数据的基础分析,提出了选用多时段气象数据以及日类型作为相似日判别要素,并运用灰色关联理论,计算出预测日和诸多历史日的关联度,来确定ANN的训练样本,从而建立起适应性较强的日电量的预测模型。然后由日电量预测的结果,采用96点的波形系数 |
| 关键词: 日负荷曲线预测 相似日 多时段气象数据 灰色关联理论 波形系数法 |
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,et al
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