基于免疫算法的超短期负荷预测方法

被引：1

作者：

鲍光辉 ^{[1
,2
]}

熊赟超 ^{[1
]}

艾芊 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海交通大学电气工程系

[2] 上海市电力公司

来源：

华东电力 | 2010年 / 38卷 / 12期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

超短期负荷预测; 免疫算法; 差分模型; 负荷用量预测; 负荷曲线预测;

D O I：

暂无

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：

运用最小二乘的方法建立差分模型并用于电力系统负荷预测,并提出了基于免疫算法的组合差分预测负荷模型,将该模型应用于超短期负荷用量预测和超短期负荷曲线预测,提高了负荷预测的精确性。在实例分析中,利用以1 h为采样时间间隔的差分模型、2 h为采样时间间隔差分模型、3 h为采样时间间隔差分模型和以这前三种模型建立的基于免疫算法的组合差分模型对某市负荷数据进行了负荷用量预测和负荷曲线预测,最终预测结果验证了论文提出的负荷预测方法的有效性。

引用

页码：1964 / 1967

页数：4

共 8 条

[1]

超短期负荷预测的广义外推法 [D].