基于时间序列对电力系统短期负荷的预测
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

国家自然科学基金(1131011); 国家级大学生创新训练计划(201510378470


Short Term Load Forecasting of Power System Based on Time Series
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    摘要:针对电力系统短期负荷的预测,建立了多元回归和时间序列预测模型,分析了最高温度、最低温度、平均温度、相对湿度、 降雨量分别对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷的影响程度,以及预测出短期负荷,应用MATLAB、SPSS进行求解,研究得 出:最高温度对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷的影响程度最大,且预测值与实际值的相对误差在允许误差范围内,模型 可靠性较高。

    Abstract:

    Abstract: Aiming at the short-term load forecast of power system, we established the multiple regression and time series forecasting model, and analyzed the effects of maximum temperature, minimum temperature, average temperature, humidity and rainfall on the daily maximum load, daily minimum load and daily average load .The results show that the maximum temperature has the greatest influence on the daily maximum load, the daily minimum load and the daily average load, and the relative error between the predicted value and the actual value is within the allowable error range , thus the model reliability is higher

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陆玉玲,谢钱姣,朱家明,李德政.基于时间序列对电力系统短期负荷的预测[J].西昌学院学报(自然科学版),2017,31(1):24-27.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2017-06-13