【摘 要】
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精确的负荷预测对于电力系统的有效调度和安全运行至关重要.本文提出基于改进的随机森林(IRF)和密度的聚类(DBSCAN)的频域组合预测方法.首先,采用经验小波变换(EWT)分解负荷,
【机 构】
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安徽大学电气工程与自动化学院,教育部电能质量工程研究中心,国网安徽省电力有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0900400),国家自然科学基金项目(51507001),分布式可再生能源发电集群并网消纳与用采、配自、调控系统数据融合项目(5212N0180061),安徽省电力公司科技项目(5212001700),安徽省博士后研究基金项目(Z01011804)资助.
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精确的负荷预测对于电力系统的有效调度和安全运行至关重要.本文提出基于改进的随机森林(IRF)和密度的聚类(DBSCAN)的频域组合预测方法.首先,采用经验小波变换(EWT)分解负荷,得到不同的固有模态分量(IMFs);其次,根据各分量特征采用合理的方法进行预测.其中,低频、中频分量采用IRF预测;高频分量使用DBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类,再根据每类的样本特性选择处理方法.最后,叠加各分量的预测值,获取负荷预测值.根据某地市现场负荷数据进行实验,预测结果分别与EWT–IRF,EWT–随机森林(RF
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