基于小波去噪和决策树的个性化大用户负荷预测

发布时间：2017-07-03 22:18

  本文关键词：基于小波去噪和决策树的个性化大用户负荷预测

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【摘要】：把握用户的用电规律并对用户未来的用电进行精准的预测对于开展需求响应、提高电网运行效率等具有重要意义。首先对大用户负荷特性进行了分析,指出大用户负荷具有量大面广、个性不一、近大远小、波动显著以及周期失灵等特性。然后针对这些特性,提出了一种基于小波去噪和决策树的个性化模式挖掘预测方法,能够挖掘大用户历史负荷数据进行模式提取,对不同用电模式的大用户分别进行个性化负荷预测。对某省50个典型大用户的算例分析结果表明该方法的准确性较其他常用预测方法更高。
【作者单位】： 广东电网有限责任公司电力科学研究院;清华大学电机工程与应用电子技术系;广东电网有限责任公司;
【关键词】： 大用户 负荷预测 小波去噪 决策树 模式挖掘
【基金】：中国南方电网公司科技项目(GD-KJXM-20150902)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： 0引言随着我国电力体制的新一轮改革,未来的智能电网将更加注重对用户的个性化关怀,而智能电表的普及也为深入分析用户的用电行为提供了良好的契机[1]。通过对更细粒度的用户用电数据进行挖掘,把握有效用户的用电规律并对用户未来的用电进行精准的预测对于开展需求响应、提高

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本文编号：515362