考虑关联因素的智能化中长期电力负荷预测方法

考虑关联因素的智能化中长期电力负荷预测方法

论文摘要

为了解决现有中长期负荷预测方法中存在的预测精度欠优及场景适用性较差等问题,提出一种考虑影响因素协调关系及滞后效应的新型中长期负荷预测方法。首先通过关联矩阵筛选得到影响负荷变化的强相关因素,结合计量学的X-12-ARIMA模型对负荷及其影响因素进行季节分解,得到3个特征分解部分。在此基础上,通过时滞效应检验确定滞后期数,结合主成分分析法去除数据噪声影响,进一步提升数据纯度。最后针对月度和季度负荷进行预测算例分析,通过比对其他时序外推方法的预测结果和非线性模型方法应用后的精度提升,验证了所提方法的有效性和适用性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张志,杜延菱,崔慧军,汪洋,贺哲,赖晓文

关键词: 中长期负荷预测,季节分解,时滞效应,主成分分析

来源: 电力系统保护与控制 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 国网冀北电力有限公司,北京清能互联科技有限公司,清华大学

分类号: TM715

页码: 24-30

总页数: 7

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考虑关联因素的智能化中长期电力负荷预测方法
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