基于模糊聚类及马尔科夫残差修正的用户侧短期负荷预测方法

贾永奎; 李大凯; 许鹏

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基于模糊聚类及马尔科夫残差修正的用户侧短期负荷预测方法

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针对用户侧短期负荷随机性强、环境敏感度高的特点,提出了一种基于模糊聚类的马尔科夫用户侧短期负荷预测方法.采用模糊聚类方法对用户历史负荷数据进行可定义颗粒度的预处理,并以负荷所映射指标集构建的聚类识别指标为依据,通过指标隶属和距离校验对当前用户负荷模式准确归类;进而在所属类中心基础上进行马尔科夫残差预测.最后实验表明该方法能良好适应用户负荷特性,有效提高预测精度.

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来源
《科技风》 |2017年第13期|197210|共2页
作者
贾永奎; 李大凯; 许鹏;
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作者单位

国网黑龙江鹤岗供电公司黑龙江鹤岗 154101;

国网黑龙江鹤岗供电公司黑龙江鹤岗 154101;

华北电力大学电气与电子工程学院北京 102206;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
短期负荷预测; 模糊聚类; 马尔科夫; 残差预测修正;

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