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基于时间序列聚类算法优化下的多变量短期负荷预测模型研究
  • 66
  • 作者

    徐洁

  • 单位

    国能（广东）综合能源有限公司

  • 摘要
    为提高短期负荷预测的精度问题，针对短期负荷预测的特点，采用了对海量序列数做数据增强聚类操作，和外部输入变量（天气因素）并行处理，提出了基于时间序列聚类算法优化下的多变量短期负荷预测模型，并对某电力售电公司进行了实际操作。结果表明：该方法大幅提升了模型的预测精度和实用能力。
  • 关键词

    短期负荷预测时间序列聚类分析天气

  • 文章目录
    0 引言
    1 采用时间序列分析方法的电力负荷预测
    2 构造样本集
    2.1 对原始数据进行重构
    2.2 对时间序列进行分割和聚类
    3 模型预测及结果评估
    3.1 预测模型描述
    3.2 预测模型验证
    4 结语
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