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配电网规划中电力负荷预测方法研究综述
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作者
:
邓永生
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深圳供电局有限公司
深圳供电局有限公司
邓永生
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焦丰顺
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深圳供电局有限公司
深圳供电局有限公司
焦丰顺
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张瑞锋
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清华大学深圳研究院材料与仪器检测中心
深圳供电局有限公司
张瑞锋
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王将平
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机构
:
[1]
深圳供电局有限公司
[2]
清华大学深圳研究院材料与仪器检测中心
来源
:
电器与能效管理技术
|
2019年
/ 14期
关键词
:
电力负荷;
负荷预测;
预测方法;
配网规划;
智能电网;
D O I
:
10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.14.001
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
电力负荷预测是电力系统设计环节"发-配-输-用"的重要工作之一。电力负荷预测结果的精度直接影响电力系统运行的安全性、稳定性和经济性,因此选择恰当的电力负荷预测方法尤其重要。回顾了电力负荷预测方法的发展历程与现状,研究了电力负荷预测的特点。系统地分析了当前电力负荷预测方法和原理,归纳出当前电力负荷预测方法主要分为线性模型方法、非线性模型方法和混合线性模型方法三种类型。通过比较不同的电力负荷预测方法提出了尚需解决的问题,同时对未来电力负荷预测方法研究方向作了展望。
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相关论文
共 43 条
[1]
智能电网无线传感监测及负荷预测方法研究.[D].于君.太原理工大学.2015, 10
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张志
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国网冀北电力有限公司
国网冀北电力有限公司
张志
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杜延菱
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国网冀北电力有限公司
国网冀北电力有限公司
杜延菱
;
崔慧军
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国网冀北电力有限公司
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崔慧军
;
汪洋
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北京清能互联科技有限公司
国网冀北电力有限公司
汪洋
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贺哲
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北京清能互联科技有限公司
国网冀北电力有限公司
贺哲
;
赖晓文
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机构:
清华大学
国网冀北电力有限公司
赖晓文
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电力系统保护与控制,
2019,
47
(02)
:24
-30
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基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测方法
[J].
叶铁丰
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国网浙江瑞安市供电有限责任公司
叶铁丰
;
戴志博
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国网浙江瑞安市供电有限责任公司
戴志博
;
陈伟
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国网浙江瑞安市供电有限责任公司
陈伟
;
郑明
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国网浙江瑞安市供电有限责任公司
郑明
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电子世界,
2019,
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:30
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一种基于全过程优化支持向量机的短期电力负荷预测方法
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简献忠
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简献忠
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电力科学与工程,
2018,
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王战友
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山东管理学院
王战友
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赵耀培
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山东管理学院
赵耀培
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信息化研究,
2018,
44
(05)
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-35
[6]
基于径向基函数极限学习机的短期负荷预测
[J].
李伟
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
国网山东省电力公司莱芜供电公司
李伟
;
徐晓寅
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
国网山东省电力公司莱芜供电公司
徐晓寅
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夏坤
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
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夏坤
;
赵子齐
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
国网山东省电力公司莱芜供电公司
赵子齐
;
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吕何
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孔政敏
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版),
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一种基于RBF自适应神经模糊推理的短期电力负荷预测方法
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王琼
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河南机电职业学院
北京交通大学电子信息工程学院
王琼
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中南民族大学学报(自然科学版),
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电力负荷预测研究综述及预测分析
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杨博宇
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陈仕军
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四川大学水利水电学院
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陈仕军
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四川电力技术,
2018,
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基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测
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李军
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测控技术,
2018,
37
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:15
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电力负荷预测方法在配网规划中的应用
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高婧瑶
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殷商莹
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山东电力技术,
2018,
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共 43 条
[1]
智能电网无线传感监测及负荷预测方法研究.[D].于君.太原理工大学.2015, 10
[2]
考虑关联因素的智能化中长期电力负荷预测方法
[J].
张志
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国网冀北电力有限公司
国网冀北电力有限公司
张志
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杜延菱
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国网冀北电力有限公司
国网冀北电力有限公司
杜延菱
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崔慧军
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国网冀北电力有限公司
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崔慧军
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汪洋
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北京清能互联科技有限公司
国网冀北电力有限公司
汪洋
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贺哲
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北京清能互联科技有限公司
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贺哲
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赖晓文
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清华大学
国网冀北电力有限公司
赖晓文
.
电力系统保护与控制,
2019,
47
(02)
:24
-30
[3]
基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测方法
[J].
叶铁丰
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国网浙江瑞安市供电有限责任公司
叶铁丰
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戴志博
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戴志博
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陈伟
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陈伟
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郑明
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郑明
.
电子世界,
2019,
(01)
:30
-31
[4]
一种基于全过程优化支持向量机的短期电力负荷预测方法
[J].
简献忠
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机构:
上海理工大学光电与计算机工程学院教育部及上海市现代光学系统重点实验室
简献忠
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机构:
顾祎婷
.
电力科学与工程,
2018,
34
(11)
:45
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[5]
一种基于变权动态组合模型的电力负荷预测方法
[J].
王战友
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山东管理学院
王战友
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赵耀培
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山东管理学院
赵耀培
.
信息化研究,
2018,
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:31
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[6]
基于径向基函数极限学习机的短期负荷预测
[J].
李伟
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
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徐晓寅
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徐晓寅
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夏坤
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
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夏坤
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赵子齐
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国网山东省电力公司莱芜供电公司
国网山东省电力公司莱芜供电公司
赵子齐
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吕何
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机构:
孔政敏
.
武汉理工大学学报(信息与管理工程版),
2018,
40
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:509
-513
[7]
一种基于RBF自适应神经模糊推理的短期电力负荷预测方法
[J].
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机构:
王晓侃
;
王琼
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河南机电职业学院
北京交通大学电子信息工程学院
王琼
.
中南民族大学学报(自然科学版),
2018,
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[8]
电力负荷预测研究综述及预测分析
[J].
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陈仕军
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陈仕军
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四川电力技术,
2018,
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[9]
基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测
[J].
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任瑞琪
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李军
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测控技术,
2018,
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[10]
电力负荷预测方法在配网规划中的应用
[J].
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赵会茹
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山东电力技术,
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