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摘要
为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.
关键词
精细化
/
短期负荷预测
/
气象贡献率
/
滚动预测
Key words
精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究[J].
华中师范大学学报(自然科学版), 2020, 54(05): 792-797 DOI:10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.05.008