电网技术

2018, v.42;No.415(06) 1768-1777

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基于多维变量筛选-非参数组合回归的长期负荷概率预测模型
Long Term Probabilistic Load Forecasting Based on Multivariate Selection and Nonparametric Combination Regression Model

彭虹桥;顾洁;宋柄兵;马睿;时亚军;

摘要(Abstract):

长期负荷预测是电网规划及电力市场中长期交易的基础。针对长期负荷受多维因素驱动、不确定性强的特点,提出了非参数组合回归的长期负荷概率预测模型。通过Granger因果分析对驱动负荷长期发展的多维变量进行初步筛选;为提高预测精度,基于逐步平均组合将筛选后的变量集进行非参数组合回归建模,在实现最优组合模型的同时综合各变量对长期负荷的动态驱动;基于随机变化率对最优组合模型包含的多维变量进行不确定性建模,并应用于长期负荷概率预测,获得长期负荷10%、50%、90%分位点值。算例分析结果表明,非参数组合回归模型不仅精度较高,且结合多维变量不确定性建模能实现长期负荷概率预测。

关键词(KeyWords): 长期负荷概率预测;非参数组合回归;多维变量筛选;Granger因果分析;不确定性建模

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研究发展计划项目(2016YFB0900100)~~

作者(Author): 彭虹桥;顾洁;宋柄兵;马睿;时亚军;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.2497

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