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基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测
被引量：
32
1
作者
彭显刚
潘可达
+2 位作者
张丹
刘艺
林志坚
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期603-613,共11页
针对季节性电力负荷划分不准确及温度、湿度对电力负荷的动态性影响,提出一种基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测模型。采用聚类与CART树相结合的方法,根据地区历史负荷数据自适应的确定当地季节性负荷划分规则...
针对季节性电力负荷划分不准确及温度、湿度对电力负荷的动态性影响,提出一种基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测模型。采用聚类与CART树相结合的方法,根据地区历史负荷数据自适应的确定当地季节性负荷划分规则;使用非参数核密度估计方法提取季节典型日负荷曲线,并基于划分结果对各季负荷曲线进行重要点分割;同时根据分割结果,采用基于皮尔逊相关系数加权的相似系数,对各时段负荷进行参考日的筛选,以确定预测模型的输入量,最后提出一种结合纵横交叉算法参数优化的鲁棒极限学习机进行多分段预测模型的建立。通过实例仿真分析,验证了所提方法提高预测精度的有效性。
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关键词
聚类分析
CART决策树
重要点分割
改进鲁棒极限学习机
短期负荷预测
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职称材料
题名
基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测
被引量：
32
1
作者
彭显刚
潘可达
张丹
刘艺
林志坚
机构
广东工业大学自动化学院
广东电网有限责任公司汕头供电局
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期603-613,共11页
基金
中央财政支持地方高校发展专项资金项目(粤财教[2016]202号).
文摘
针对季节性电力负荷划分不准确及温度、湿度对电力负荷的动态性影响,提出一种基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测模型。采用聚类与CART树相结合的方法,根据地区历史负荷数据自适应的确定当地季节性负荷划分规则;使用非参数核密度估计方法提取季节典型日负荷曲线,并基于划分结果对各季负荷曲线进行重要点分割;同时根据分割结果,采用基于皮尔逊相关系数加权的相似系数,对各时段负荷进行参考日的筛选,以确定预测模型的输入量,最后提出一种结合纵横交叉算法参数优化的鲁棒极限学习机进行多分段预测模型的建立。通过实例仿真分析,验证了所提方法提高预测精度的有效性。
关键词
聚类分析
CART决策树
重要点分割
改进鲁棒极限学习机
短期负荷预测
Keywords
clustering analysis
CART decision tree
important point segmentation
improved outlier robust extreme learning machine algorithm
short-term load forecast
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测
彭显刚
潘可达
张丹
刘艺
林志坚
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
32
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