基于人体舒适度指数的居民用电分析及用电负荷预测研究
针对气象状况、季节等因素对居民用电负荷有不同影响,为深入分析不同因素与居民用电的相关性,提出人体气象舒适度指数,建立适用于用电负荷的人体气象舒适度指数模型.采用灰色关联度方法分析各气象因子以及人体舒适度指数与居民用电的相关性.基于郑州气象大数据和居民用户用电数据,得到人体气象舒适度指数相比于其他单个气象因子具有更强的关联性.基于灰度预测模型和RBF神经网络,结合人体舒适度指数对用电的影响,提出灰色RBF神经网络预测算法.用郑州某小区近年的负荷数据作为预测样本数据,分别采用灰色预测模型、RBF神经网络预测模型以及灰色RBF神经网络预测模型对用户负荷进行预测分析.测试结果表明:灰色RBF神经网络模型预测精度最高,可为后续居民用电负荷的精确预测奠定理论基础.
人体气象舒适度指数、气象因子、灰色关联度、灰色RBF神经网络
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TH133;TB9
国家自然科学基金51807149
2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
85-91
