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题名EMS中负荷预测不良数据的辨识与修正
被引量：28
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作者
叶锋
何桦
顾全
张高峰
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机构
南瑞继保电气有限公司
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2006年第15期85-88,共4页
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文摘
分析了实际电力系统中负荷异常数据的主要成因,并针对2类主要的坏数据各自的特点,分别使用不同的方法处理负荷预测样本数据。针对自动化系统故障造成的坏数据,提出了具有负荷预测应用特点的总加值动态多源处理技术,从而能够充分利用采集设备或网络通道对负荷总加值而言的多重冗余配置；针对大负荷的突发性偶然波动造成的坏数据,采用对电网终端负荷的逐一扫描辨识,部分避免了对单一总加数据预处理的误判和漏判。
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关键词
能量管理系统(EMS)
负荷预测
异常数据辨识
多源数据
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Keywords
energy management system （EMS）
load forecasting
anomalous data identification
multi-source data
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名异常电力负荷数据的辨识方法研究
被引量：3
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作者
任丽娜
芮执元
刘彦新
徐龙云
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机构
兰州理工大学机电工程学院
兰州卷烟厂
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出处
《水力发电》
北大核心
2008年第2期43-45,共3页
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文摘
为了满足实际对负荷预测精度的要求,提高中期负荷预测的准确性,针对目前异常数据辨识方法工作量大,人工干预较多,易误判、漏判的现状,以及电力系统年负荷曲线所具有的纵向相似性和横向相似性,提出了基于数理统计及三点平滑原理的异常数据辨识和修正算法。通过对甘肃省电网实际历史数据的辨识和修正研究,验证了此方法具有简单实用、工作量小、人工干预大大减少等优点,提高了负荷预测精度,具有一定的有效性和适用性。
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关键词
异常数据
电力负荷
辨识和修正
统计学
三点平滑原理
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Keywords
anomalous data
electric power load
identification and correction
statistics
three-point fiat principle
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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