【摘 要】
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智能电表的普及为准确把握用户级负荷变化规律提供了数据基础,使从用户级负荷入手的短期负荷预测成为可能。在此背景下,提出了一种计及海量用户数据信息的集成负荷预测方法。
【基金项目】
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国家重点研究发展计划项目(2016YFB0900100)~~
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智能电表的普及为准确把握用户级负荷变化规律提供了数据基础,使从用户级负荷入手的短期负荷预测成为可能。在此背景下,提出了一种计及海量用户数据信息的集成负荷预测方法。考虑居民用户用电模式差异性,首先以用户负荷数据为样本进行聚类,其次分别建立不同用户群的负荷预测模型,最后将各用户群的负荷预测值汇总得到全局预测结果。使用多种经典聚类与预测方法相结合,以最佳聚类数为切入点,探讨了集成预测策略在不同预测时间尺度下对预测精度的提升效果,并通过实际算例证明该策略的有效性。
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