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超短期负荷预测中相似日的选择方法
被引:21
作者:

蔡佳宏
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机构: 四川大学电气信息学院

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机构:
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[1] 四川大学电气信息学院
来源:
关键词:
相似日;
超短期负荷预测;
电力系统;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM714 [负荷分析];
学科分类号:
摘要:
使用相似日的负荷数据可以提高预测结果的精度。本文分析了影响相似日选择的因素,并结合相似日负荷曲线的特征,利用相似性原理,提出了通过使用负荷以及负荷增量来计算历史日与预测日的距离,从而来选择相似日的方法,并在计算过程中引入了权重。通过对负荷预测数据的统计分析,说明了这种选择方法的有效性和实用性。
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