论文摘要
近年来,我国电力负荷峰值增长速度较快,尤其是华东地区,负荷峰值不断刷新。文章研究负荷峰值特性分布,基于向前逐步选择正则化提出两阶段法进行模型因素选择,并以实例验证选择出6个最佳影响因素组合。在两阶段法模型因素选择研究基础上,结合k-means聚类降低计算工作量,设计了基于贝叶斯网络的电力负荷峰值预测模型和分类预测算法,并以上海市浦东区为例进行验证,预测结果精度较高,验证了该方法的可行性及有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王文秀,田世明,王泽忠,谢伟,卜凡鹏,田英杰,苏运
关键词: 电力负荷,负荷峰值预测,因素选择,贝叶斯网络
来源: 供用电 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 中国电力科学研究院有限公司,华北电力大学,国网上海市电力公司
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0901100),国家电网公司科技项目(52094017002U)~~
分类号: TM715
DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.07.009
页码: 57-64
总页数: 8
文件大小: 4166K
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