季节型增长趋势电力消费预测研究:基于中国的实证分析

被引:6
作者
牛东晓
孟明
机构
[1] 华北电力大学经济与管理学院
关键词
季节型增长趋势; 离散小波变换; RBF网络; 泛化能力;
D O I
10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2010.02.007
中图分类号
F426.61 []; F224 [经济数学方法];
学科分类号
020205 ; 0202 ; 0701 ; 070104 ;
摘要
以我国月电力消费量为例,研究了季节型增长趋势中长期电力指标的预测问题。提出采用离散小波变换对季节型增长趋势历史数据进行分解并对各频率分解系数分别进行重构,在剔除随机性波动后,将长期增长趋势及各规律性波动趋势通过RBF网络进行趋势外推预测,进而通过对不同趋势预测结果进行组合得到电力消费量的预测值。实证分析表明,经过离散小波分解处理后,RBF网络样本的规律性得到增强,其在有效模拟非线性变化规律的同时,泛化能力得以提高,因而具有较好的预测精度。
引用
收藏
页码:108 / 112
页数:5
相关论文
共 9 条
[1]   基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究 [J].
姚智胜 ;
邵春福 ;
熊志华 .
中国管理科学, 2007, (01) :64-68
[2]   具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型 [J].
牛东晓 ;
陈志业 ;
邢棉 ;
谢宏 .
中国电机工程学报, 2002, (01) :30-33
[3]   二重趋势性季节型电力负荷预测组合灰色神经网络模型 [J].
牛东晓 ;
乞建勋 ;
邢棉 .
中国管理科学, 2001, (06) :16-21
[4]  
MATLAB神经网络仿真与应用[M]. 科学出版社 , 闻新等编著, 2003
[5]  
中国统计年鉴[M]. 中国统计出版社 , 国家统计局 编, 1988
[6]   Monthly electric energy demand forecasting with neural networks and Fourier series [J].
Gonzalez-Romera, E. ;
Jaramillo-Moran, M. A. ;
Carmona-Fernandez, D. .
ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT, 2008, 49 (11) :3135-3142
[7]   Forecasting of the electric energy demand trend and monthly fluctuation with neural networks [J].
Gonzalez-Romera, Eva ;
Jaramillo-Moran, Miguel Angel ;
Carmona-Fernandez, Diego .
COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING, 2007, 52 (03) :336-343
[8]  
Univariate modeling and forecasting of energy consumption: the case of electricity in Lebanon[J] . Samer Saab,Elie Badr,George Nasr.Energy . 2001 (1)
[9]   Forecasting monthly electric energy consumption in eastern Saudi Arabia using univariate time-series analysis [J].
AbdelAal, RE ;
AlGarni, AZ .
ENERGY, 1997, 22 (11) :1059-1069