【摘 要】
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针对高耗能企业的电力负荷预测问题,提出了一种在线Boosting回归算法.该算法首先利用一种几何转换关系,将负荷预测这个回归问题变为2类分类问题;然后,在此分类问题上应用在线
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室系统工程研究所; 西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61174146,61304212,61403303);国家创新研究群体科学基金资助项目(61221063)
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针对高耗能企业的电力负荷预测问题,提出了一种在线Boosting回归算法.该算法首先利用一种几何转换关系,将负荷预测这个回归问题变为2类分类问题;然后,在此分类问题上应用在线Smooth Boosting分类算法,得到实时更新的最大间隔分类面.从理论上证明了该分类面可以作为原回归问题上的一个回归函数,同时证明了该算法在训练集上的收敛性.仿真算例表明,本文算法通过在线更新,提高了预测模型的实时跟踪能力.同时,通过多个预测模型的Boosting组合,有效提高了负荷预测的精度及稳定性,预测误差达到3%以下.
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