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摘要
为了提高短期电力负荷预测精度,综合分析气象、经济、节假日等影响因素,以K-means聚类方法定义节假日变量,并考虑日期类型与气象因素的交叉效应,提出融合日期类型与气象因素的多元线性回归短期负荷预测模型。该模型弥补了广义线性模型无法体现节假日因素影响的缺点,在一定程度上提高了预测精度。利用西南某省2013—2016年实际电力负荷数据对模型进行检验,结果表明:该模型通过对历史数据的深度挖掘以及对日期信息的合理利用,提高了短期负荷预测精度,拓展了多元线性回归模型在短期负荷预测中的适应性。
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为了提高短期电力负荷预测精度,综合分析气象、经济、节假日等影响因素,以K-means聚类方法定义节假日变量,并考虑日期类型与气象因素的交叉效应,提出融合日期类型与气象因素的多元线性回归短期负荷预测模型。该模型弥补了广义线性模型无法体现节假日因素影响的缺点,在一定程度上提高了预测精度。利用西南某省2013—2016年实际电力负荷数据对模型进行检验,结果表明:该模型通过对历史数据的深度挖掘以及对日期信息的合理利用,提高了短期负荷预测精度,拓展了多元线性回归模型在短期负荷预测中的适应性。
