基于分类筛选的短期电力负荷预测方法研究

摘要

本文基于信号数据处理理论,提出了一个分类筛选的短期电力负荷预测方法.电力负荷趋势一般都是非线性的,而影响电力负荷的原因主要是工作日与休息日的不同、气温的差异以及随着发展而增长的一个趋势.本文通过将数据按日子类别及温度区间进行分类筛选,使用一个递归理论,使得短期电力负荷预测函数变成线性的,从而提高了可操作性与预测精准度.文中最后通过案例分析验证了模型的有效性及准确性.