基于样本扩展和特征标记的节假日短期负荷预测

论文摘要

针对目前节假日负荷预测中有效样本缺乏的问题,基于休息日与节假日负荷特性的相似性分析,提出一种扩展样本策略,以丰富基础样本数据量;探讨了对负荷样本节假日特征属性的标记方式,并构建了一种有效的相关因素矢量;最后结合支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对节假日负荷进行预测,以提高其预测结果的精度。算例结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效提高负荷预测精度,可推广应用于实践中。

论文目录

• 1 样本扩展策略
•   1.1 节假日负荷特性分析
•   1.2 休息日与节假日负荷特性相似性分析
•   1.3 样本扩展
• 2 样本特征标记
•   2.1 节假日特征的标记方式
•   2.2 基于特征标记的相关因素矢量
•     2.2.1 相关因素矢量建立
•     2.2.2 归一化处理
• 3 基于样本扩展和特征标记的节假日负荷预测
•   3.1 SVM基本原理
•   3.2 本文方法的计算过程
• 4 算例分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张乔榆,蔡秋娜,刘思捷,闫斌杰,苏炳洪,易江文,杨杉

关键词: 节假日短期负荷预测,样本扩展,特征标记,支持向量机

来源: 广东电力 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,北京清能互联科技有限公司

基金: 中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20173408)

分类号: TM715

页码: 67-74

总页数: 8

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