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基于误差修正的短期负荷预测方法
被引:15
作者
:
张贲
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机构:
国家电网公司华北分部
国家电网公司华北分部
张贲
[
1
]
邵常宁
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机构:
北京清软创新科技有限公司
国家电网公司华北分部
邵常宁
[
2
]
赵燃
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北京清软创新科技有限公司
国家电网公司华北分部
赵燃
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机构
:
[1]
国家电网公司华北分部
[2]
北京清软创新科技有限公司
来源
:
电力自动化设备
|
2015年
/ 35卷
/ 11期
关键词
:
负荷预测;
短期预测;
频域分解;
虚拟预测;
误差分析;
误差修正;
模型;
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
:
目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型,提出一种新的负荷预测思路,即从传统频域预测方法的误差入手,通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测,然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型,并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性,达到了提高短期负荷预测精度的目的。
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相关论文
共 12 条
[1]
基于模型有效度的地区电网母线负荷组合预测与系统实现
[J].
孙晓璐
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机构:
四川大学电气信息学院
四川大学电气信息学院
孙晓璐
;
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机构:
肖先勇
;
尹星露
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四川大学电气信息学院
四川大学电气信息学院
尹星露
;
黄静
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机构:
国家电网成都供电公司
四川大学电气信息学院
黄静
.
电力自动化设备,
2014,
34
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:106
-110
[2]
顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测
[J].
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赵强
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机构:
景罗
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赵光俊
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机构:
国电普迅电力信息技术有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
赵光俊
;
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机构:
刘二涛
.
电力自动化设备,
2014,
34
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:91
-96
[3]
应用向量误差修正模型的行业电力需求关联分析与负荷预测方法
[J].
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机构:
王鹏
;
论文数:
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机构:
陈启鑫
;
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夏清
;
王宣元
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华北电网有限公司
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
王宣元
.
中国电机工程学报,
2012,
32
(04)
:100
-107+12
[4]
基于回归分析的频域分解短期负荷预测方法
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论文数:
引用数:
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机构:
姜玉山
;
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机构:
刘嘉婧
;
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机构:
卢毅
.
电力需求侧管理,
2011,
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(05)
:12
-16
[5]
支持向量机在短期负荷预测中的应用概况
[J].
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机构:
王奔
;
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冷北雪
;
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张喜海
;
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机构:
单翀皞
;
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从振
.
电力系统及其自动化学报,
2011,
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:115
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[6]
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法
[J].
论文数:
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机构:
牛东晓
;
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王建军
;
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机构:
李莉
;
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机构:
李存斌
.
电力自动化设备,
2009,
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[7]
针对气象因素的短期负荷预测修正方法
[J].
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王鹏
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邰能灵
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翟海青
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朱家栋
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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;
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机构:
漆梁波
.
电力系统自动化,
2008,
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[8]
基于误差预测修正的负荷预测研究
[J].
陈国栋
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湖南大学电气与信息工程学院
陈国栋
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钱卫华
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龙立波
.
现代电力,
2007,
(03)
:11
-15
[9]
短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略
[J].
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机构:
康重庆
;
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周安石
;
王鹏
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北京电力公司
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
王鹏
;
郑广君
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郑广君
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刘一
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北京电力公司
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
刘一
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电网技术,
2006,
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[10]
短期负荷预测的支持向量机方法研究
[J].
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李元诚
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方廷健
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中国科学技术大学自动化系
方廷健
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于尔铿
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中国科学技术大学自动化系
于尔铿
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中国电机工程学报,
2003,
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共 12 条
[1]
基于模型有效度的地区电网母线负荷组合预测与系统实现
[J].
孙晓璐
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机构:
四川大学电气信息学院
四川大学电气信息学院
孙晓璐
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肖先勇
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尹星露
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尹星露
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黄静
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国家电网成都供电公司
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黄静
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电力自动化设备,
2014,
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:106
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[2]
顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测
[J].
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赵强
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景罗
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赵光俊
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华北电力大学控制与计算机工程学院
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刘二涛
.
电力自动化设备,
2014,
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[3]
应用向量误差修正模型的行业电力需求关联分析与负荷预测方法
[J].
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王鹏
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中国电机工程学报,
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[4]
基于回归分析的频域分解短期负荷预测方法
[J].
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刘嘉婧
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电力需求侧管理,
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[5]
支持向量机在短期负荷预测中的应用概况
[J].
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从振
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电力系统及其自动化学报,
2011,
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[6]
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法
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电力自动化设备,
2009,
29
(10)
:30
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[7]
针对气象因素的短期负荷预测修正方法
[J].
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电力系统自动化,
2008,
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-96
[8]
基于误差预测修正的负荷预测研究
[J].
陈国栋
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现代电力,
2007,
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短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略
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电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
刘一
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电网技术,
2006,
(07)
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[10]
短期负荷预测的支持向量机方法研究
[J].
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方廷健
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于尔铿
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于尔铿
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中国电机工程学报,
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