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。...
| Main Authors: | , , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2021-06-01
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| Series: | 智能科学与技术学报 |
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| author | 刘天斌 赵杭 汪辰 袁红霞 张银芽 胡晨茜 李金星 高天露 张俊 |
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