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基于动态聚类与偏最小二乘回归分析的居民用电负荷预测 被引量:4

Residential electricity consumption load forecasting based on dynamic clustering and partial least-squares regression
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摘要 先用动态聚类法对福州市居民历史用电负荷进行聚类分析以获得一个样本空间,在此基础上采用偏最小二乘回归方法进行建模和短期负荷预测分析. Residential electricity consumption load in Fuzhou is clustered to acquire a sample space by dynamic clustering algorithm firstly in this paper, and then load forecasting modeling is get by partial least - squares regression and short - time load forecasting is analyses.
出处 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期220-223,共4页 Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
基金 福建省教育厅科研资助项目(JA03017)
关键词 动态聚类 偏最小二乘回归分析 居民用电 负荷预测 dynamic clustering partial least - squares regression residential electricity consumption load forecasting
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