基于最优动态功率补偿的电力负荷预测方法

电力系统负荷主要由全社会综合经济状况和气象条件这2个关键影响因素决定,为了提高短期和中远期负荷预测的精度,提出一种基于最优动态功率补偿的负荷预测方法.首先,按照时间顺序将负荷数据划分为分段1和分段2,通过相似性矩阵计算,分别提取分段1和分段2最优的训练体感温差曲线和目标体感温差曲线;其次,利用构建的径向基神经网络分别实现分段1和分段2最优动态补偿功率的预测;在此基础上,利用推导的基于最优动态功率补偿的负荷预测通用公式进行修正,实现短期和中远期负荷曲线的有效预测.实例分析结果表明,所提方法具有可行性、有效性和通用性,预测精度较高.