基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用

政策对电力系统负荷有直接的影响。为了充分挖掘政策因素与负荷之间的关系,提高负荷预测的精度,提出一种基于政策建模一致性(PMC)指数的电力政策量化方法,并将其应用到负荷预测中。首先建立电力领域PMC评价体系,然后通过文本挖掘技术得到电力政策文本的PMC指数,最后构建基于长短期记忆的负荷预测模型,将电力政策量化指标与天气、日期等影响因素一同输入模型中,与不考虑政策因素的模型进行对比。实验表明,考虑政策因素的负荷预测模型获得了较好的结果,加入政策量化数据后,负荷预测模型的平均绝对百分比误差从1.67降低到0.98,平均绝对误差从28.97降低到19.68,这表明PMC模型具有一定的政策量化能力。...

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Bibliographic Details
Main Authors: 刘天斌, 赵杭, 汪辰, 袁红霞, 张银芽, 胡晨茜, 李金星, 高天露, 张俊
Format: Article
Language:zho
Published: POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 2021-06-01
Series:智能科学与技术学报
Subjects:
Online Access:http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract171629.shtml