基于动态聚类与偏最小二乘回归分析的居民用电负荷预测  

Residential electricity consumption load forecasting based on dynamic clustering and partial least-squares regression

作　　者：温步瀛[1] 江新琴[1] 黄睿[1] 

机构地区：[1]福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350002

出　　处：《福州大学学报（自然科学版）》2006年第2期220-223,共4页Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)

基　　金：福建省教育厅科研资助项目(JA03017)

摘　　要：先用动态聚类法对福州市居民历史用电负荷进行聚类分析以获得一个样本空间,在此基础上采用偏最小二乘回归方法进行建模和短期负荷预测分析.Residential electricity consumption load in Fuzhou is clustered to acquire a sample space by dynamic clustering algorithm firstly in this paper, and then load forecasting modeling is get by partial least - squares regression and short - time load forecasting is analyses.

关 键 词：动态聚类 偏最小二乘回归分析 居民用电 负荷预测 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]