计及供给侧出力的数据挖掘负荷预测方法
刘庆彪
张桂红
许德操
秦绪武
白左霞
青海省电力公司经济技术研究院 发展部,西宁810008
摘要：针对大多数负荷预测方法缺乏对发电侧的考虑,以及预测精度较差等问题,开展了一种计及供给侧出力的数据挖掘负荷预测方法研究.采用K-means算法对样本数据集中的气象数据进行聚类,并且利用灰色关联分析得到气象因素与供给侧、用电量的关系.同时,根据风、光、水、荷的特性,提出净负荷的概念并引入气象因子.在完成数据预处理的基础上,通过支持向量机算法进行分析,以实现负荷预测.基于历史数据集和MATLAB平台对所提方法进行实验分析,结果表明,其预测结果与真实值尤为接近,MPAE、RMSE、AE和FA分别为7.05％、0.97 MW、0.83 MW和90.35％,均优于其他对比方法.
关键词：供给侧出力负荷预测数据挖掘K-means算法灰色关联分析支持向量机算法净负荷气象因素
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFB0900101-1)国网青海省电力公司科技项目(52280019004Y)
论文发表日期：2022-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 259-264 )
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