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题名基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测
被引量：18
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作者
唐聪岚
卢继平
谢应昭
张露
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机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期2014-2020,共7页
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基金
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目(2007DA10512712205)的资助
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文摘
为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法。该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平。采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性。
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关键词
超短期负荷预测
数据流在线分割
负荷增量预测
分割点修正
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Keywords
ultra short-term load forecasting
data stream on-line segmentation
load increment forecasting
segmentation point correction
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于优化稀疏编码的超短期负荷滚动多步预测
被引量：10
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作者
储晨阳
秦川
鞠平
赵静波
赵健
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机构
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
国网南京供电公司
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第19期4050-4059,共10页
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基金
国家自然科学基金(51837004)
111引智计划(B14022)资助项目。
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文摘
小时级的超短期负荷预测是调度部门制定日内滚动计划的基础。该文提出了一种基于优化稀疏编码的超短期负荷多步预测算法,对未来4h的负荷进行滚动预测。首先,将历史负荷功率序列组成具有时延的特征字典和目标字典,并利用稀疏编码算法建立多步预测模型;然后,基于负荷曲线的相似性特性,借助实时的负荷功率特征向量与特征字典中原子的拓展符号化距离对特征字典原子进行筛选,提高了稀疏编码的预测精度;最后,对预测结果进行误差分析。针对负荷爬坡时段误差偏大的问题,通过基于负荷增量预测值的修正模型进行优化,进一步提高了预测精度。采用实际负荷数据进行分析,验证了所提方法的有效性。
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关键词
超短期负荷预测
滚动预测
优化稀疏编码
拓展符号化距离
负荷增量预测
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Keywords
Ultra-short-term load forecasting
rolling forecasting
optimized sparse coding
extended symbolized aggregate approximation distance
load increment forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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