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基于周期性成分分析的短期尖峰负荷预测
被引量:
1
1
作者
梁武
李丽
+3 位作者
赵云
徐宜臻
潘志鸿
车金星
《宜春学院学报》
2015年第12期32-35,共4页
短期尖峰负荷预测对电力系统的发电计划制定和经济运行至关重要,依据短期负荷具有较强的周期性变化的特征,本文设计了一种基于周期性成分分析的混合预测模型。首先,设立星期周期和月份周期等19周期成分;再利用多元线性回归模型估计出上...
短期尖峰负荷预测对电力系统的发电计划制定和经济运行至关重要,依据短期负荷具有较强的周期性变化的特征,本文设计了一种基于周期性成分分析的混合预测模型。首先,设立星期周期和月份周期等19周期成分;再利用多元线性回归模型估计出上述各周期成分的影响值,从而为尖峰负荷的内在结构提供可解释性;最后,利用ARIMA模型建立短期尖峰负荷需求与其内在成分的关系模型。2012年江西省某县短期尖峰负荷的数值模拟检验了模型的有效性,研究成果可以为该县电网运行的可持续发展提供一定的参考价值。
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关键词
周期性成分分析
短期尖峰负荷预测
多元线性回归模型
ARIMA模型
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职称材料
题名
基于周期性成分分析的短期尖峰负荷预测
被引量:
1
1
作者
梁武
李丽
赵云
徐宜臻
潘志鸿
车金星
机构
宿州学院数学与统计学院
南昌工程学院理学院
国网修水县电力公司
出处
《宜春学院学报》
2015年第12期32-35,共4页
基金
江西省科技厅青年基金(20142BAB217015)
南昌工程学院大学生科研训练计划项目
文摘
短期尖峰负荷预测对电力系统的发电计划制定和经济运行至关重要,依据短期负荷具有较强的周期性变化的特征,本文设计了一种基于周期性成分分析的混合预测模型。首先,设立星期周期和月份周期等19周期成分;再利用多元线性回归模型估计出上述各周期成分的影响值,从而为尖峰负荷的内在结构提供可解释性;最后,利用ARIMA模型建立短期尖峰负荷需求与其内在成分的关系模型。2012年江西省某县短期尖峰负荷的数值模拟检验了模型的有效性,研究成果可以为该县电网运行的可持续发展提供一定的参考价值。
关键词
周期性成分分析
短期尖峰负荷预测
多元线性回归模型
ARIMA模型
Keywords
Seasonal Components Analysis
Short Term Peak load Forecasting
Multiple Linear RegressionModel
ARIMA Model
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于周期性成分分析的短期尖峰负荷预测
梁武
李丽
赵云
徐宜臻
潘志鸿
车金星
《宜春学院学报》
2015
1
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职称材料
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