《表1 相关系数计算结果表》

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《光伏影响下考虑气象负荷分解和LSSVM的负荷预测》

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选取南京市2018年8月份的负荷和气象数据，气象因素选定温度、湿度、人体舒适度和风速四个参量，剥离光伏影响后得到电力系统净负荷，然后分别计算净负荷与实时气象因素、日特征气象因素的相关系数，在计算后者时，净负荷及气象数据以平均值表示。计算所得结果如表1所示：其中，Rt、Rh、RSSD、Rw分别表示净负荷与温度、湿度、人体舒适度和风速的相关系数。分析表1可知，净负荷与温度、湿度、人体舒适度的相关性较大，与风速的相关性较小，因此主导气象因素为温度、湿度、人体舒适度，在进行净负荷预测时不考虑风速的影响；同时，净负荷与实时气象因素的相关性明显比净负荷与日特征气象因素的相关性大，因此，在进行净负荷预测时考虑实时气象因素的影响理论上可以提高预测的精度。