基于变权组合模型的中长期负荷概率密度预测

基于变权组合模型的中长期负荷概率密度预测

论文摘要

单一模型或固定权重组合模型进行中长期负荷预测时,可能存在预测精度不高和预测误差不稳定的问题;且由于诸多不确定因素对中长期负荷预测的影响,确定的点预测结果不能很好地反映中长期负荷的波动性。针对上述问题,提出基于变权组合模型的中长期负荷概率密度预测方法,即在传统固定权重组合模型的基础上,考虑本次的预测结果,对模型权重进行自适应调整;利用变权组合模型对中长期负荷进行区间预测,最后再用高斯核密度估计方法求取区间概率密度函数。实际算例结果表明:与常规方法相比,该方法在预测精度上有所提高,预测误差波动范围进一步减小。

论文目录

  • 1 单一模型原理
  •   1.1 支持向量回归原理
  •   1.2 多元线性回归
  • 2 变权组合模型
  • 3 基于变权组合模型的负荷概率密度预测
  •   3.1 区间预测
  •   3.2 区间概率密度预测
  •   3.3 模型评估指标
  • 4 算例分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘明,王红蕾,索良泽

    关键词: 中长期负荷预测,变权组合模型,区间预测,高斯核密度估计,概率密度预测

    来源: 电力系统及其自动化学报 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 贵州大学电气工程学院

    基金: 中国南方电网有限责任公司重点科技资助项目(066601(2016)030101XT198)

    分类号: TM715

    页码: 88-94

    总页数: 7

    文件大小: 1180K

    下载量: 336

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