电力现货市场的售电公司短期负荷预测

论文摘要

针对国内售电公司即将参与电力现货市场,需要对客户日负荷曲线进行预测的实际需求,提出了一种基于相似日的狼群-支持向量机短期负荷预测方法。该方法在相似日选取时引入近期同类型日的日平均负荷相关系数,充分考虑了负荷的延续性,同时采用模糊聚类方法来识别不同影响因素对不同负荷的影响程度;将近期同类型日的日均负荷加入到预测模型的输入变量中,并采用改进的人工狼群算法来对支持向量机法的预测模型参数进行优化,从而提高预测模型的精确度。实例验证结果表明:该算法准确度更高,能够为售电公司面对即将到来的电力现货市场提供技术支持。

论文目录

• 0 引言
• 1 短期负荷预测的影响因素
•   1.1 日期类型
•   1.2 气象条件
•   1.3 近期同类型日日平均负荷
•   1.4 随机干扰事件
• 2 相似日的选取方法
• 3 基于WPA-SVM的短期负荷预测模型
•   3.1 核函数的选取
•   3.2 预测模型参数优化
•   3.3 短期负荷预测步骤
• 4 评估实例
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐猛,董晓琦,蒋睿辰

关键词: 电力现货市场,售电公司,超短期负荷预测,相似日

来源: 浙江电力 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 电力工业,工业经济

单位: 深圳能源售电有限公司,广东工业大学

分类号: TM715;F426.61

DOI: 10.19585/j.zjdl.201903016

页码: 87-91

总页数: 5

文件大小: 216K

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