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基于分段多目标相似日选取法的短期负荷预测
被引：13
作者：
王剑锋
向铁元
徐富祥
王亮
机构：
[1] 武汉大学电气工程学院
来源：
关键词：
短期负荷预测;
相似日;
多目标粒子群;
灰色预测;
D O I：
10.14188/j.1671-8844.2016-03-020
中图分类号：
TM715 [电力系统规划];
学科分类号：
080802 [电力系统及其自动化];
摘要：
提出了一种基于分段多目标相似日选取算法.该方法将负荷进行分段处理,将一天的负荷根据负荷波动规律分为5段,每段分别选取相似日,可以很好地克服选择的相似日只有部分相似的情况,并提出了虚拟相似日的概念.采用负荷曲线形状相似度最大和曲线差异度最小的多目标粒子群算法,可以保证选择的相似日的负荷曲线与预测日的负荷曲线在形状上和数量上的差别最小,从而可以提高负荷预测的精度,根据该算法得到的特征系数可以很好地判断出影响该段负荷变化的主导因素.将该相似日选择算法结合改进灰色预测算法应用到某地实际负荷预测中,结果表明该算法在相似日选择和负荷预测中均具有较高的精度.
引用
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页码：435 / 440
页数：6
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