基于新型人体舒适度的气象敏感负荷短期预测研究

发布时间：2019-01-14 11:32

【摘要】：针对严重的雾霾天气对电网负荷预测造成的挑战,该文在现有的人体舒适度指数的基础上,提出了综合考虑雾霾、温度、湿度、风力等气象指标的新型人体舒适度概念,并运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)—熵权法构建考虑时空分布特性的人体舒适度评价模型。在此基础上采用改进随机森林算法建立短期负荷预测模型,在处理连续变量时采用优化的离散化方法,基于人体舒适度指标选择预测相似日,并以人体舒适度指数作为模型输入进行电网的短期负荷预测。通过保定市和上海市的民用负荷和天气数据验证了文中所提模型和算法的正确性和有效性。
[Abstract]:In view of the challenge posed by severe haze weather to power grid load forecasting, based on the existing human comfort index, this paper proposes a new concept of human comfort degree, which considers comprehensively meteorological indexes such as haze, temperature, humidity, wind, and so on. The evaluation model of human comfort is constructed by using the analytic hierarchy process (analytic hierarchy process,AHP) and entropy weight method. On this basis, an improved stochastic forest algorithm is used to establish a short-term load forecasting model, an optimized discretization method is adopted to deal with continuous variables, and a similar day of prediction is selected based on human comfort index. The human comfort index is used as the input of the model to forecast the short-term load of the power network. The correctness and validity of the proposed model and algorithm are verified by the data of civil load and weather in Baoding city and Shanghai.
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);国网保定供电公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(51607068) 北京市自然科学基金项目(3164051) 国家863高技术基金项目(2015AA050104)~~
【分类号】：TM715

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2408650