文档名：考虑事件因素的短期负荷预测算法
随着经济与电网的发展,电网负荷的影响因素呈现出社会化、复杂化趋势.为此,本文的负荷预测模型考虑社会事件对日最大负荷的影响,对社会事件等影响因素进行模糊化处理,生成日特征相量并采用改进的灰色关联分析法获取相似日.利用相似日数据训练BP神经网络,对地区短期日最大负荷进行预测.算例通过京津冀某市实际数据验证了事件因素的影响及提出算法的有效性.
作者：周辛南 谢枫 王海燕 傅军 孙志杰 董文略
作者单位：国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京100045;华北电力科学研究院有限责任公司,北京100045国网冀北电力有限公司,北京100032
母体文献：第八届电磁测量与仪表学术发展方向主题研讨会论文集
会议名称：第八届电磁测量与仪表学术发展方向主题研讨会
会议时间：2017年8月1日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国电机工程学会,中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：电力系统 负荷预测 灰色关联分析 BP神经网络 社会事件
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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