规避坏数据影响的母线负荷预测新策略

被引：11

作者：

陈新宇 ^{[1
]}

康重庆 ^{[1
]}

陈刚 ^{[2
]}

程芸 ^{[2
]}

杨军峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 清华大学电机系电力系统国家重点实验室

[2] 国家电力调度通信中心

来源：

中国电力 | 2009年 / 42卷 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

母线负荷预测; 坏数据; 特征曲线; 预测误差;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

摘要：

坏数据的存在对母线负荷预测的精度有较大影响。针对在实际工作中坏数据辨识和修补的结果不令人满意的情况,提出了一种新的规避坏数据影响的预测策略。提出了完全可信信息集的概念,在这一概念下将历史负荷进行合理划分,并分析了相互之间的横向联系和纵向联系;由此提出了以完全可信信息集为基础的预测策略,避免将修补后数据直接用于预测,妥善处理坏数据对预测效果的影响。描述了预测方法的实现过程,算例表明这一预测策略可以取得较好的效果。

引用

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页数：5

共 5 条

[1] 多级负荷预测的基础问题分析 [J].