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基于分位数回归神经网络的重庆市用电负荷预测分析
被引量:
2
1
作者
徐闻李
杨炜明
《能源与节能》
2023年第10期22-25,104,共5页
2022年,中国多地最高气温突破历史极值,多日极端高温天气造成重庆市出现较大用电缺口。因为长期电力负荷的预测存在较大的不确定性,所以选取分位数回归神经网络模型对重庆市未来几年的用电负荷做出预测分析,与几种预测方法对比分析后,...
2022年,中国多地最高气温突破历史极值,多日极端高温天气造成重庆市出现较大用电缺口。因为长期电力负荷的预测存在较大的不确定性,所以选取分位数回归神经网络模型对重庆市未来几年的用电负荷做出预测分析,与几种预测方法对比分析后,明确分位数回归神经网络模型预测准确程度更高,并于样本外预测了2023—2027年重庆市年用电负荷。最后基于预测结果提出一系列恢复正常用电负荷增长的措施,为相关电力部门的规划与建设提供建议。
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关键词
重庆市
用电负荷
分位数回归神经网络
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职称材料
题名
基于分位数回归神经网络的重庆市用电负荷预测分析
被引量:
2
1
作者
徐闻李
杨炜明
机构
重庆工商大学数学与统计学院
重庆工商大学社会经济应用统计重庆市重点实验室
出处
《能源与节能》
2023年第10期22-25,104,共5页
基金
重庆市自然科学基金资助(CSTC2020JCYJ-MSXMX0394)
重庆市教委人文社科规划一般项目(2ISKGH310)
2022—2023年重庆对外经贸学院科研项目(KYSK202203)。
文摘
2022年,中国多地最高气温突破历史极值,多日极端高温天气造成重庆市出现较大用电缺口。因为长期电力负荷的预测存在较大的不确定性,所以选取分位数回归神经网络模型对重庆市未来几年的用电负荷做出预测分析,与几种预测方法对比分析后,明确分位数回归神经网络模型预测准确程度更高,并于样本外预测了2023—2027年重庆市年用电负荷。最后基于预测结果提出一系列恢复正常用电负荷增长的措施,为相关电力部门的规划与建设提供建议。
关键词
重庆市
用电负荷
分位数回归神经网络
Keywords
Chongqing
power load
quantile regression neural network
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于分位数回归神经网络的重庆市用电负荷预测分析
徐闻李
杨炜明
《能源与节能》
2023
2
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