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应用聚类算法和混沌理论的短期负荷概率性区间预测

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将聚类算法和混沌时间序列方法相结合,提出了一种短期负荷概率性区间预测方法.该方法采用聚类算法在相空间中寻找当前相点的多个相似状态,以避免如何选取相似状态和相似状态个数的问题;根据不同相似状态确定性预测结果的最大值和最小值构造预测区间,结合历史预测误差的统计规律计算区间对应的概率置信水平.采用我国北方某电网负荷数据对算法进行了测试,分析了聚类阈值对相似状态个数、区间中值、区间长度的影响,预测结果表明了该方法的有效性.
Probabilistic Interval Forecasting of Short-Term Load on the Basis of Clustering Algorithm and Chaos Theory

方仍存、周建中

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湖北省电力试验研究院,湖北省,武汉市,430077

华中科技大学,水电与数字化工程学院,湖北省,武汉市,430074

短期负荷预测 概率性区间预测 混沌时间序列 聚类算法

国家自然科学基金国家科技支撑计划重大项目

505391402008BAB29B08-06

2010

电网技术
国家电网公司

电网技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.821
ISSN：1000-3673
年,卷(期)：2010.34(11)
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