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基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测
  • ISSN号:1006-6047
  • 期刊名称:《电力自动化设备》
  • 时间:0
  • 分类:TM715[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072, [2]国网湖北省电力公司,湖北武汉430077
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215201);国家自然科学基金资助项目(51477122)
中文摘要:

提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。

英文摘要:

A mid- and long-term load curve forecasting method is proposed,which,based on the functional data analysis theory,takes the daily load curve as the functional data. A functional nonparametric regression forecasting model is built based on the data mining of historic load curve samples and a quadratic programming model is built to amend the daily load curve forecasted by the fimctional nonparametric regression forecasting model to meet the requirements of daily load characteristic indexes for the forecasted day. The typical summer daily load data of a provincial power grid and the typical winter daily load data of the PJM power company of USA are taken to test the proposed method,and the results show that it has higher forecasting accuracy.

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期刊信息
  • 《电力自动化设备》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国华电集团公司
  • 主办单位:南京电力自动化研究所 国家电力公司南京电力自动化研究所有限公司 国电南京自动化股份有限公司
  • 主编:吴济安
  • 地址:南京高新技术产业开发区星火路8号
  • 邮编:210032
  • 邮箱:epae@sac-china.com
  • 电话:025-83418700-3321 83420237
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-6047
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1318/TM
  • 邮发代号:28-268
  • 获奖情况:
  • 第三届华东地区优秀期刊,中国电力报刊协会优秀期刊,江苏期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:29852