【摘 要】
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为减少小区发展不均衡性和不确定性对空间负荷预测精度的影响,结合聚类分析与马尔科夫理论提出了一种多阶段空间负荷预测模型。首先,提取单位面积最大负荷、用电量、平均负荷
【机 构】
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河南工学院,河南省新能源发电关键装备工程研究中心,国网南阳供电公司,中国电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2017YFB0902800),河南省科技攻关项目资助(182102210258)
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为减少小区发展不均衡性和不确定性对空间负荷预测精度的影响,结合聚类分析与马尔科夫理论提出了一种多阶段空间负荷预测模型。首先,提取单位面积最大负荷、用电量、平均负荷百分比作为表征小区发展不均衡性的指标,利用k-means算法对小区聚类,确定各个发展阶段的负荷密度。其次,统计不同发展阶段间的转移概率,形成马尔科夫链的状态转移矩阵,揭示空间负荷变化规律,以处理小区发展不确定性。再次,利用业扩报装信息、分类饱和密度及状态转移向量建立近中远期负荷预测模型。实例验证表明,该模型能够切实有效地考虑经济发展的不确定性及用
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