基于气温累积效应和灰色关联度的短期负荷预测研究
Research on Short-term Load Forecasting Based on Accumulative Effect of Temperature and Grey Relational Degree作者机构:云南电网有限责任公司临沧供电局云南临沧677000 北京清软创新科技股份有限公司北京100085
出 版 物:《电气自动化》 (Electrical Automation)
年 卷 期:2019年第41卷第3期
页 面:52-55页
学科分类:080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
主 题:短期负荷预测 气温累积效应 灰色关联度 相似日 最小二乘支持向量机(LSSVM)
摘 要:气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)。通过相关性分析得到与日平均负荷相关程度较大的气象因素。在此基础上,结合气温累积效应采用灰色关联方法对历史日进行分析,选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对LSSVM模型进行训练和预测。实际应用表明,使用所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。