【摘 要】
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智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑电力负荷的实时电价预测的精度,更好地反映电价的不确定性,提出一种基于标签分布学习的线性函数与可微决策森
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智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑电力负荷的实时电价预测的精度,更好地反映电价的不确定性,提出一种基于标签分布学习的线性函数与可微决策森林组合的短期电价概率预测方法。利用线性函数将历史电价序列、负荷序列与时刻点变换为一组新的特征,然后根据索引函数将其随机映射到可微决策树分裂节点上,经概率分裂函数划分到左右子树,最终得到未来时刻电价的概率密度函数。在新加坡电力市场的短期电价数据集上的实证研究表明,基于标签分布学习森林的电价概率预测模型比分位数回归、核密度估计方法获得了更好地电价预测性能。
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