%0 Journal Article
%T 提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法
%A 朱陶业
%A 李应求
%A 张颖
%A 张学庄
%A 何朝阳
%J 中国电机工程学报
%P 14-19
%D 2006
%X 采用时间序列中的自回归求和移动平均算法(ARIMA)对日负荷进行粗预测，获得消除了周期性的受气象因素影响较强的差值序列。结合气象信息，为小规模神经网络构造能反映气象变化的新息序列，为网络提供良好的训练与适应环境，训出对气象非平稳变化敏感的输出因子Y，再用敏感因子对ARIMA算法的预测结果进行修正，从而构建出对气象适应性较强的ARIMA+Y的预测算法。利用Delphi5.0实现的负荷预测软件对广西负荷区进行预测，多年的运行证明：该算法对广西负荷区气象非平稳变化具有很好的敏感性和适应性，能显著提高气象非平稳变化日的预测准确率，较好地解决了在气象变化影响下用ARIMA算法预测准确率偏低的问题。
%K 电力系统
%K 负荷预测
%K 时间序列
%K 神经网络
%K 气象敏感因子
%U http://www.pcsee.org/CN/abstract/abstract18315.shtml