基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

• Published in: 电测与仪表 Vol. 61; no. 3; pp. 64 - 69
• Main Authors: 李秀峰, 蒋燕, 高道春, 段睿钦, 刘梅, 燕鹏飞
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 云南电力调度控制中心,昆明 650011%北京清软创新科技股份有限公司,北京 100085%华北电力大学,河北 保定 071000 15.03.2024
• Subjects: 信息熵; information entropy; 分配因子; 组合预测; 变权重; 母线负荷预测; combined forecasting; allocation factor; variable weight; bus load forecasting
• ISSN: 1001-1390
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2024.03.009

TM715; 负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据.传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求.因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径.然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难.研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果.采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度.