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基于改进SLIQ算法及多粒度气象信息匹配的短期负荷预测 下载：71 浏览：518
摘要:
短期负荷预测容易受到气象等多种因素共同作用的影响,找到关键影响因素是提高短期负荷预测精度的必要手段。电力系统海量数据包含了巨量的运行信息,为挖掘有用信息,提高数据利用效率,提出了一种基于改进SLIQ算法及多粒度气象信息匹配的短期负荷预测方法。采用改进的SLIQ决策树算法对气象负荷信息进行聚类,提取同等气象条件下决定负荷波动的关键因素。由动态灵敏度方法建立短期负荷拐点预测模型,再由熵权法选择最佳预测参考日并预测曲线拐点,并在此基础上提出多粒度气象信息匹配算法进行负荷曲线预测。通过对我国南方某地区的多季节负荷进行仿真预测,计算结果表明在任意气象条件下曲线预测精度均能满足电网要求,证明了所提方法的正确性及普适性。
电网技术研究期刊指标
出版年份 :
2018-2025
发文量 :
730
访问量 :
158762
下载量 :
53257
总被引次数 :
523
影响因子 :
1.081
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