基于短期电力负荷预测模型的修正因子拟合度关联性分析

刘锦蕙; 袁森

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基于短期电力负荷预测模型的修正因子拟合度关联性分析

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短期负荷预测对电力系统安全稳定运行具有重要意义,而模型构建、影响因素等是预测准确性的基础。该文利用SPSS统计软件,通过单因素分析与多因素分析相结合进行各气象因素与负荷指标的关联性回归分析。使用多元线性回归模型分析多元素影响时,温度因素的影响较为显著,降雨量与相对湿度的同期影响较小。在单因素作用时,采用K-means聚类方法对样本进行筛选,控制样本为单一变量,使用二次项曲线回归模型。结合分析结果,优先推荐平均气温与相对湿度因素使用到负荷预测的模型修正。

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来源
《中国新技术新产品》 |2022年第13期|33-35|共3页
作者
刘锦蕙; 袁森;
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作者单位

国网河南省电力公司超高压公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
电力负荷预测; 回归分析; 聚类筛选;

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