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需求侧响应下基于负荷特性的改进短期负荷预测方法  
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【英文篇名】 Improved load forecasting method based on load characteristics under demand-side response
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【作者】 刘云; 张杭; 张爱民;
【英文作者】 LIU Yun; ZHANG Hang; ZHANG Aimin; School of Electrical Engineering; Xi'an Jiaotong University; School of Electronics and Information Engineering;
【作者单位】 西安交通大学电气工程学院; 西安交通大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 电力系统保护与控制 , Power System Protection and Control, 编辑部邮箱 2018年 13期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 需求侧响应; 属性聚类; 改进粒子群优化径向基神经网络; 最小二乘支持向量机; 短期负荷预测;
【英文关键词】 demand side load; attribute cluster; MPSO-RBF; LS-SVM; short-term prediction;
【摘要】 为了提高需求侧电力负荷预测精度,针对需求侧自身特点,提出了基于负荷特性的改进短期负荷预测方法。依据需求侧负荷特性与属性聚类算法结合的方法完成两级需求侧负荷分类,并使用优化改进粒子群优化径向基神经网络(MPSO-RBF)和最小二乘支持向量机回归模型(LS-SVM)等算法建立短期预测模型进行负荷预测。利用该方法对某工业园区用电负荷进行预测,并与实际用电负荷数据和利用传统预测模型以及单一模型预测方法进行了比较分析。预测结果平均相对误差表明,基于负荷特性的改进短期负荷预测方法是有效和实用的,既能得到准确的负荷预测结果,方便需求侧用户就地进行各类负荷针对性调控,又方便管理者宏观掌控需求侧用户负荷情况,有效推动能源互联网的发展。
【英文摘要】 In order to improve the accuracy of load forecasting for the demand side, this paper proposes an improved short-term load forecasting method based on demand-side load characteristics. It completes the two-segment classification for demand-side load according to the load characteristic and the attribute clustering algorithm, then establishes the forecasting model for load forecasting by using MPSO-RBF and LS-SVM. This method is used to forecast the power load of an industrial park, and is compared with the a...
【更新日期】 2018-07-20
【分类号】 TM715
【正文快照】 在能源革命、“互联网+”和创新驱动等战略推动下,传统电力行业正在掀起能源互联网发展的浪潮。能源互联网作为智能电网的核心和发展点,增强了负荷的灵活性、可控性、可监测性,促进了电网中各项元素智能化发展,实现了多能源开放互联、能量自由多向传输以及“源荷网”的互动优化

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