城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别

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城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别

王璐, 吴礼斌, 刘佩麟, 张淑慧

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王璐, 吴礼斌, 刘佩麟, 张淑慧. 城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别[J]. 上海工程技术大学学报, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

引用本文:

王璐, 吴礼斌, 刘佩麟, 张淑慧. 城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别[J]. 上海工程技术大学学报, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

WANG Lu, WU Libin, LIU Peilin, ZHANG Shuhui. Short Term Load Forecasting and Variety Regularity Discrimination of Urban Power System[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

Citation:

WANG Lu, WU Libin, LIU Peilin, ZHANG Shuhui. Short Term Load Forecasting and Variety Regularity Discrimination of Urban Power System[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

王璐, 吴礼斌, 刘佩麟, 张淑慧. 城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别[J]. 上海工程技术大学学报, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

引用本文:

王璐, 吴礼斌, 刘佩麟, 张淑慧. 城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别[J]. 上海工程技术大学学报, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

WANG Lu, WU Libin, LIU Peilin, ZHANG Shuhui. Short Term Load Forecasting and Variety Regularity Discrimination of Urban Power System[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

Citation:

WANG Lu, WU Libin, LIU Peilin, ZHANG Shuhui. Short Term Load Forecasting and Variety Regularity Discrimination of Urban Power System[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2017, 31(2): 136-140,160. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2017.02.009

安徽财经大学金融学院,蚌埠,233030
安徽财经大学统计与应用数学学院,蚌埠,233030
安徽财经大学管理科学与工程学院,蚌埠,233030

中图分类号: TM715
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出版历程
- 刊出日期: 2017-06-30

Short Term Load Forecasting and Variety Regularity Discrimination of Urban Power System

摘要: 针对电力系统短期负荷问题,统计分析了两个地区2014年日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率等的分布情况,并对负荷变化的差异进行分析.使用Elman神经网络对电力系统短期负荷进行预测,基于偏最小二乘回归对两个地区的负荷规律进行判别.通过研究,得到了可提高负荷预测精度的主要气象因素,预测了两地区7天内的电力负荷,并对两地区负荷规律性的优劣进行了评估.
- 电力系统 /
- 偏最小二乘回归 /
- Elman神经网络

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