【摘 要】
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中长期负荷的预测具有预测周期长、影响因素多的特点,使得其预测模型的精度难以得到保障,考虑到这些困难,提出了一种基于误差补偿的电力负荷中长期预测模型.首先将中长期负荷分解为基本模型和误差补偿模型,并针对电力负荷在长时间尺度下呈现S形增长的特点,利用Logistic回归构建中长期负荷的基本模型;随后为减小基本模型与实际负荷间的误差,综合考虑误差来源的不确定性,采用高斯过程回归构建误差补偿的概率模型;此外,误差补偿模型的输入量较多,存在维数灾问题,为解决该问题,使用主成分分析法对误差补偿模型的输入量进行降维.最
【机 构】
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海南电网有限责任公司电网规划设计研究中心,海南 海口 570203;广州市奔流电力科技有限公司,广东 广州510700
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中长期负荷的预测具有预测周期长、影响因素多的特点,使得其预测模型的精度难以得到保障,考虑到这些困难,提出了一种基于误差补偿的电力负荷中长期预测模型.首先将中长期负荷分解为基本模型和误差补偿模型,并针对电力负荷在长时间尺度下呈现S形增长的特点,利用Logistic回归构建中长期负荷的基本模型;随后为减小基本模型与实际负荷间的误差,综合考虑误差来源的不确定性,采用高斯过程回归构建误差补偿的概率模型;此外,误差补偿模型的输入量较多,存在维数灾问题,为解决该问题,使用主成分分析法对误差补偿模型的输入量进行降维.最后,将所提方法应用于海口市的实际负荷中长期预测,验证了所提方法的有效性和准确性.
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