基于近似熵的电力系统负荷预测误差分析

发布时间：2019-08-19 18:38

【摘要】：为深入探究负荷时间序列预测误差的影响因素,提高负荷预测精度,提出近似熵算法,用于定量刻画负荷时间序列的规律性,全面认识负荷预测误差的成因。采用近似熵算法对负荷时间序列进行分析,确定其规律性的强弱。在此基础上,针对负荷时间序列的规律性与预测误差之间的关系进行研究。算例分析结果表明,近似熵算法可以有效刻画负荷时间序列的规律性,且负荷时间序列的规律性与其预测误差之间有着较强的相关性,证明了方法的正确性和有效性。
[Abstract]:In order to deeply explore the influencing factors of load time series forecasting error and improve the accuracy of load forecasting, an approximate entropy algorithm is proposed to quantitatively describe the regularity of load time series and to understand the causes of load forecasting error in an all-round way. The approximate entropy algorithm is used to analyze the load time series and determine its regularity. On this basis, the relationship between the regularity of load time series and prediction error is studied. The results of example analysis show that the approximate entropy algorithm can effectively depict the regularity of load time series, and there is a strong correlation between the regularity of load time series and its prediction error, which proves the correctness and effectiveness of the method.
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201) 国家自然科学基金(51307017) 吉林省科技发展计划(20140520129JH) 吉林省产业技术研究与开发专项项目(2014Y124)~~
【分类号】：TM715

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本文编号：2528427