基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

靳冰洁; 林勇; 罗澍忻; 韦斌; 周姝灿

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基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

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提出了一种基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法.通过对历史负荷特性进行分析和聚类,对全年日进行分类并指定日类型,避免日类型选择过于宽泛且缺乏针对性.同时采用Elastic Net方法对影响负荷预测的主导因素进行辨识和筛选.最后,在以上预测输入变量优化的基础上,建立神经网络预测模型.以广东省某市实际负荷为例,通过与其他方法对比,验证了所提方法在提高日负荷曲线预测精度方面的有效性.算例结果表明,所提模型适用期较长,无须反复训练,对短期负荷预测有较强的应用价值.

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来源
《中国电力》 |2020年第9期|221-228|共8页
作者
靳冰洁; 林勇; 罗澍忻; 韦斌; 周姝灿;
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作者单位

广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州 510080;

广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州 510080;

广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州 510080;

广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州 510080;

广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州 510080;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
负荷特性; 聚类分析; 弹性网络; 神经网络; 负荷预测;

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