基于现代统计学模型的非线性电力负荷预测

传统的非线性电力负荷预测方法电力负荷信号收集精准度差,预测准确率低。为此,文中基于现代统计学研究一种新的非线性电力负荷预测模型。首先,进行基础数据测量,实现对初始数据的精准查找操作,进一步调整数据状态,选取相关变量进行预测数据预处理操作,根据数据基础信息状况进行内部机制调节,不断优化基础性操作,完善信息结构,并将处理后的数据作为操作标准进行预测模型的构建,结合构建算法进行数据分析,综合内部匹配准则,实现整体性构建操作,达到对非线性电力负荷预测的研究目的。实验结果表明,该预测方法在一定程度上优化了系统内部操作机制,调整了数据的基础状态,缩减了系统操作所需时间,提升了系统运行效率,整合了数据信息,提高了预测的准确率。