基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型

摘要

目前在短期负荷预测模型中,气象因子的应用主要是其日特征值.负荷对气象因子的响应具有实时性的特点,因此,小时气象因子在负荷预测模型中的应用对提高负荷预测精度具有积极作用.通过分析小时温度、湿度、云量、降水、风等气象因子对电力负荷的影响,并与日气象因子的影响进行对比分析,结果表明:小时气象因子对负荷的影响与日气象因子对负荷的影响特征有很大不同,尤其是在天气发生突然变化时,小时气象因子对电力负荷的影响比日气象因子的影响更加显著.建立了基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型,预测效果较好.针对目前气象部门对小时气象因子的预测能力及其在实际负荷预测中的应用情况,总结了应用中存在的问题并提出改进策略.