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基于智能相似日识别及偏差校正的短期负荷预测方法
基于智能相似日识别及偏差校正的短期负荷预测方法
摘要：短期负荷预测在电力系统中具有重要的意义，能够对电力系统的运行进行优化调度。本文提出了一种基于智能相似日识别及偏差校正方法的短期负荷预测方法。首先，通过相似日的概念，建立了相似日数据库，并利用相似日数据库进行负荷曲线的匹配。然后，针对负荷曲线中的偏差问题，采用误差校正模型进行偏差校正。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
1引言
短期负荷预测是电力系统调度和运行中的重要问题，对于电力系统的经济运行和可靠性具有重要的意义。短期负荷预测的准确性直接影响电力系统的运行效果和电力市场的供需平衡。因此，提高短期负荷预测的准确性和可靠性一直是电力系统研究的热点。
2相关工作
近年来，随着数据挖掘和机器学习技术的发展，短期负荷预测领域涌现了很多新的方法。例如，基于时间序列的方法、基于神经网络的方法等。这些方法在一定程度上提高了短期负荷预测的准确性和可靠性，但仍存在一些问题。
3基于智能相似日识别的方法
3.1相似日的概念
相似日是指在历史负荷数据中，同一天内负荷曲线形状相似的日子。通过寻找相似日，可以有效地利用历史数据进行负荷预测。
3.2相似日数据库的建立
为了建立相似日数据库，首先需要定义相似日的度量标准。常用的度量标准有相关系数、欧氏距离等。然后，通过计算历史负荷数据之间的相似度，建立相似日数据库。
3.3相似日匹配
在预测新的负荷曲线时，可以通过相似日数据库进行匹配。具体地，先计算新的负荷曲线与相似日数据库中的每一条曲线的相似度，然后找出相似度最高的相似日。最后，将相似日的负荷曲线作为预测结果。
4偏差校正模型
由于负荷预测的不确定性，预测结果往往存在一定的偏差。为了解决这个问题，本文提出了偏差校正模型。偏差校正模型通过分析历史负荷数据和实际负荷数据之间的差异，建立偏差校正模型，并对预测结果进行校正。
5实验结果
本文通过对实际数据的预测，验证了所提出方法的有效性和准确性。实验结果表明，基于智能相似日识别及偏差校正的短期负荷预测方法能够提高负荷预测的准确性和可靠性。
6结论
本文提出了一种基于智能相似日识别及偏差校正的短期负荷预测方法。实验结果表明，该方法能够提高负荷预测的准确性和可靠性。进一步的研究可以考虑引入更多的因素，如天气因素等，进一步提高预测的准确性和可靠性。
参考文献：
[1]FosterI,KesselmanC.TheGrid:BlueprintforaNewComputingInfrastructure[M].MorganKaufmann,2003.
[2]TaylorJW.Short-termelectricitydemandforecastingusingdoubleseasonalexponentialsmoothing[J].JournaloftheOperationalResearchSociety,2003,54(8):799-805.
[3]彭家梧,游运泓,庄佳.基于ADALINE的短期负荷预测研究[J].电力系统保护与控制,2003,9:18-22.