短期负荷预测的解耦决策树新算法

被引：13

作者：

李响 ^{[1
,2
]}

黎灿兵 ^{[3
]}

曹一家 ^{[3
]}

李龙 ^{[3
]}

程子霞 ^{[1
]}

吕素 ^{[1
]}

机构：

[1] 郑州大学电气工程学院

[2] 郑州航空工业管理学院机电工程学院

[3] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2013年 / 25卷 / 03期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

短期负荷预测; 决策树; 解耦; 标幺曲线; 平均负荷;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

短期负荷预测是电力系统调度的重要工作之一,但影响因素众多,完全由算法形成决策树易误判。为提高精度,结合决策树和解耦法将负荷预测分解为标幺曲线和平均负荷预测,根据不同预测条件分别对预测日的标幺曲线和平均负荷形成决策树,决策树前两层由实际经验指定,其余节点自动形成。充分考虑影响负荷的不同因素,越重要的影响因素越靠近决策树上层,能适应各种情况下的负荷预测。在我国北方某市的实际应用表明,该法预测精度较高。

引用

页码：13 / 19

页数：7

共 22 条

[1] 支持向量机在短期负荷预测中的应用概况 [J].