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肖白,王皓,穆钢,丁文光,王吉,田莉.基于预测可信度的多级协调空间负荷预测方法[J].电测与仪表,2016,53(6):.
XIAO Bai,WANG Hao,MU Gang,DING Wen-guang,WANG Ji,TIAN Li.Multi-level Coordination of Spatial Load Forecasting Method Based on Prediction Reliability[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(6):.
基于预测可信度的多级协调空间负荷预测方法
Multi-level Coordination of Spatial Load Forecasting Method Based on Prediction Reliability
DOI:
中文关键词:  负荷预测可信度  空间负荷预测  多级协调  灰色关联度
英文关键词:prediction  reliability, spatial  load forecasting, multi-level  coordination, gray  correlation
基金项目:国家自然科学(51177009);吉林省自然科学基金资助项目(20140101079JC)
                 
作者中文名作者英文名单位
肖白XIAO Bai东北电力大学电气工程学院
王皓WANG Hao东北电力大学电气工程学院
穆钢MU Gang东北电力大学电气工程学院
丁文光DING Wen-guang国网吉林省电力有限公司
王吉WANG Ji国网吉林供电公司
田莉TIAN Li国网吉林供电公司
摘要点击次数: 2140
中文摘要:
      提出了一种基于负荷预测可信度的多级协调SLF方法。该方法首先确定了元胞历史负荷数据的评价指标,并运用灰色关联度理论,计算出各元胞的负荷预测可信度。然后建立空间电力负荷多级协调模型,并将元胞负荷预测可信度应用到多级协调模型中,最后利用该模型调整元胞目标年的预测值。空间电力负荷多级协调模型以不同层级负荷之间的关系为基础,在一定程度上能够消除上下级电网的预测结果之间出现的不均衡、不协调的现象,从而提高了空间负荷预测结果的准确性,为进一步的电网规划打下了坚实的基础。本文选取了指数平滑作为预测方法,并对预测结果采用空间电力负荷多级协调模型进行优化调整,调整结果表明空间电力负荷多级协调模型具有实用性和有效性。
英文摘要:
      This paper proposes a multi-level coordination of spatial load forecasting method based on prediction reliability. Firstly, this approach determines the cellular evaluation index of historical load data and calculates the prediction reliability for each cell using gray correlation theory. Secondly, it establishes a multi-level coordination model of spatial power load and applies cellular load prediction reliability to the multi-level coordination model. At last, use this model to adjust the forecasting results of cells which have different prediction reliability. The multi-level coordination model fully considers the association of the power load between different level. To a certain extent, it can eliminate the imbalance of the predicted results between different power level. It also improves the accuracy of spatial load forecasting results and lays a solid foundation for further network planning. This paper choses exponential smoothing forecasting method to predict and uses the multi-level coordination to adjust the forecasting results. In conclusion, numerical example is used to validate the effectiveness of this model.
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