的各算法的权重做第2日负荷预测。Р 在这样的预测机制下,有一个矛盾需要解决,即在对寻找到的相似日进行虚拟预测时,该日前1日的负荷已经知道,而且参与了对相似日负荷结果的预测;然而,采用同样的算法对预测日进行预测时,其前一日的负荷不全,例如。只有11时之前的负荷数据,缺少11时之后到24:00这段时间的负荷。因此,只能取昨天的负荷做预测,影响预测精度。为此,必须尽可能准确的补足这些缺失负荷,并用它们参与预测。采用短期负荷预测实现对当日负荷数据的补足是一个有效、合理的方案。Р 该方案原理是:以当日及以前已知的实况信息为已知条件,采用短期负荷预测对当日未知负荷点的数据进行预测,并用预测结果作为这些点的数据的合理估计值,从而“弥补”上当日缺失的负荷值。Р 对国内某电力系统利用近几年的负荷数据进行预测,按上述方案补足当日负荷数据,并应用它参与次日的短期负荷预测,与传统的短期负荷预测方法相比,其预测准确度可提高约2%。而且,由于短期负荷预测充分应用了当日最新的负荷信息和气象信息,对日负荷变化跟踪迅速,因此,它尤其适用于负荷变化幅度大、日负荷影响因素多的电力系统。Р 四结论Р 要想提高短期负荷预测的准确度,就要确保预测系统积累有足够的、准确的历史参考样本信息,并尽可能的利用最新的负荷信息。短期负荷预测方法为这两种需求提供了理想的实现方案。实际应用表明,该方法对提高短期负荷预测准确度的作用是明显的。Р 参考文献:Р [1]莫维仁,孙宏斌,张伯明.面向电力市场的短期负荷预测系统设计及实现[J].电力系统自动化,2001,25(23):41-44.Р [2]王民量,张伯明,夏清,等.能量管理系统TH-2000中的短期负荷预测[J].电力系统及其自动化学报.1999,(4):15-20.Р [3]康重庆,夏清,沈瑜,等,电力系统负荷预测的综合模型[J],清华大学学报,1999,39(1):8-11
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