【摘 要】
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不同的用户在用电规律性方面所表现的特征具有较大的差异。需要根据其所表现出来的特征设计不同的负荷预测模型以提高预测的精度。根据短期负荷在负荷曲线形状、负荷波动特性
【机 构】
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清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,国家电网冀北电力有限公司电力调度控制中心
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金（51325702）, 国家电网公司科技项目（SGHB0000KXJS1400044）
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不同的用户在用电规律性方面所表现的特征具有较大的差异。需要根据其所表现出来的特征设计不同的负荷预测模型以提高预测的精度。根据短期负荷在负荷曲线形状、负荷波动特性、负荷敏感因素方面的差异,分别对应地采用稳定度、平均负荷率、负荷率标准差3个指标评价来刻画短期负荷的特性;针对所提取的短期负荷特征,提出一种基于密度中心快速辨识和K-Means的两阶段短期负荷聚类算法;根据所得到的聚类结果,对于每一类负荷进行数据分析,归纳每一类负荷具有的特性,搭建短期负荷的标准化定义模型。该模型可适用于系统负荷、母线负荷、大用户负
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