考虑实时气象耦合作用的地区电网短期负荷预测建模

《考虑实时气象耦合作用的地区电网短期负荷预测建模》是一篇关于电力系统负荷预测的学术论文，全文共36页。该研究聚焦于如何在短期负荷预测中引入实时气象因素，以提高预测精度和可靠性。随着天气变化对电力需求影响的日益显著，传统的负荷预测模型往往忽略了气象条件的影响，导致预测结果与实际负荷存在较大偏差。因此，本文提出了一种融合气象数据的新型负荷预测建模方法。

论文首先分析了地区电网负荷变化的主要影响因素，包括气温、湿度、风速、降水等气象参数。通过数据采集与处理，构建了包含历史负荷数据和实时气象数据的多维数据库。随后，文章介绍了多种机器学习算法，如支持向量机、神经网络和随机森林等，并探讨了这些算法在负荷预测中的应用潜力。

在模型构建过程中，作者特别强调了气象数据与负荷数据之间的耦合关系。通过引入时间序列分析和特征工程，实现了对气象变量的动态建模，使得预测模型能够更准确地反映实际负荷的变化趋势。此外，论文还对比了不同模型的预测性能，验证了所提方法的有效性。

研究成果表明，引入实时气象因素后，地区电网的短期负荷预测精度显著提升，尤其在极端天气条件下表现更为稳定。这为电网调度提供了更加可靠的依据，有助于优化电力资源配置，提高电网运行效率。本文的研究成果对于推动智能电网的发展具有重要的理论和实践意义。