基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测
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引用本文:万强,王清亮,王睿豪,黄朝晖,白云飞,陈大军,栗维勋.基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测[J].电网与清洁能源,2016,32(12):14~20
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作者单位
万强 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
王清亮 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
王睿豪 西安交通大学 电气工程学院 陕西 西安 710049 
黄朝晖 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
白云飞 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
陈大军 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
栗维勋 国网石家庄供电公司 河北 石家庄 050000 
基金项目:基金项目:国家自然科学基金资助项目(51607136)。
中文摘要:摘要: 负荷预测是电力系统安全经济运行的前提。随着电力系统的市场化和能源互联网的研究与发展,高质量的负荷预测显得愈发重要。分析了影响负荷预测的因素,对数据进行收集及挖掘,采用了基于支持向量机负荷预测算法对区域负荷进行短期预测,并进一步开展了针对城区的精细化负荷预测研究。结合某地区案例,对该算法进行验证,结果表明,该算法预测结果优越,相对误差率较小。
中文关键词:关键词: 短期负荷预测  数据发掘  支持向量机
 
Short-Term Load Forecasting of a Regional Power Grid Based on Support Vector Machine
Abstract:ABSTRACT: Load forecasting is a prerequisite for safe and economical operation of power system. With the market reform of power system and research and development of the energy Internet, high-quality load forecast becomes increasingly im-portant. This paper analyzes the factors that influence the load forecasting, collects and excavates the data, uses the support vector machine load forecasting algorithm to forecast the regi-onal short-term load, and further develops the fine load fore-casting research for the urban area. According to a test of this forecasting algorithm for a case in an urban area, the result shows that the better the forecasting result, the lower the rela-tive rate.
keywords:KEY WORDS:short-term load forecasting  data mining  sup-port vector machine
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