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基于用电影响因素回归的小区用电预测模型
被引量:
14
1
作者
曲朝阳
张率
刘洪涛
《东北电力大学学报》
2015年第1期73-77,共5页
根据小区用电数据特征,提出了一种基于用电影响因素回归的小区用电预测模型。居民用电量影响因素分为可预知因素和不可预知因素,可预知因素利用pearson积矩相关系数计算所对应用电量的偏相关系数。并用0.618优选算法选取最优可预知因素...
根据小区用电数据特征,提出了一种基于用电影响因素回归的小区用电预测模型。居民用电量影响因素分为可预知因素和不可预知因素,可预知因素利用pearson积矩相关系数计算所对应用电量的偏相关系数。并用0.618优选算法选取最优可预知因素。不可预知因素通过可预知因素偏相关系数分配权重,最后利用最小二乘支持向量机得到预测模型回归方程。以某小区日用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证该小区用电预测模型在小区用电预测的有效性。
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关键词
Pearson积矩相关系数
0.618优选算法
最小二乘支持向量机
小区日用电量
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职称材料
题名
基于用电影响因素回归的小区用电预测模型
被引量:
14
1
作者
曲朝阳
张率
刘洪涛
机构
东北电力大学信息工程学院
吉林市热力集团有限公司
出处
《东北电力大学学报》
2015年第1期73-77,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51277023)
文摘
根据小区用电数据特征,提出了一种基于用电影响因素回归的小区用电预测模型。居民用电量影响因素分为可预知因素和不可预知因素,可预知因素利用pearson积矩相关系数计算所对应用电量的偏相关系数。并用0.618优选算法选取最优可预知因素。不可预知因素通过可预知因素偏相关系数分配权重,最后利用最小二乘支持向量机得到预测模型回归方程。以某小区日用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证该小区用电预测模型在小区用电预测的有效性。
关键词
Pearson积矩相关系数
0.618优选算法
最小二乘支持向量机
小区日用电量
Keywords
Pearson correlation coefficient
0. 618 preferred algorithm
Squares support vector machine
Daily consumption of residential electricity
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
基于用电影响因素回归的小区用电预测模型
曲朝阳
张率
刘洪涛
《东北电力大学学报》
2015
14
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