中国城乡居民生活用电月度需求预测

发布时间：2018-04-26 04:07

  本文选题：城乡居民生活用电量 + 月度需求预测　； 参考：《统计与决策》2015年02期

【摘要】：城乡居民生活用电量月度需求预测是全社会用电量需求预测基础,也是分布式电网发、输、配及智能电网调节等相关企业精细管理的必然要求。文章通过对各种影响因素和其月度数据的可获得性进行分析权衡,先用常规方法建立了四个不同类型的基本预测模型,然后引入粒子群优化算法建立了PSO预测模型,最后基于模型有效性"惯性"的思想建立了"跟踪最优(TO)"模型。
[Abstract]:The monthly demand forecast of urban and rural residents' daily electricity consumption is the basis of the whole society's electricity demand forecasting, and it is also the inevitable requirement of the fine management of distributed power grid generation, transmission, distribution and smart grid regulation and so on. Based on the analysis and tradeoff of various influencing factors and the availability of their monthly data, four basic prediction models of different types are established by using conventional methods, and then the PSO prediction model is established by introducing particle swarm optimization (PSO) algorithm. Finally, based on the idea of "inertia" of model validity, the "tracking optimal" model is established.
【作者单位】： 华北电力大学经济管理系;
【基金】：中央高校基本科研业务费资助项目(100792012MS141)
【分类号】：F426.61;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1804401