基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型

被引:36
作者
贾庆兰
机构
[1] 沧州师范学院数学与统计学院
关键词
电力负荷预测; 概率统计; 时间序列; 预测模型构建; 数据预处理; 实验验证;
D O I
10.16652/j.issn.1004-373x.2020.21.041
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化];
摘要
电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用。为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方法,去除冗余数据。对预处理后的电力运行数据,通过基于多变量时间序列的电力负荷预测模型,实现电力负荷预测。经实验验证,所构建模型对电力负荷的预测结果可信度高,且对短期、长期的电力负荷的预测精度均显著,针对不同时间序列类型的电力负荷预测任务而言,均可实现高精度、全方位的电力负荷预测,可作为电力负荷预测任务中的参考模型。
引用
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页码:179 / 182+186 +186
页数:5
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