基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测

发布时间：2018-09-12 06:46

【摘要】：提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。
[Abstract]:A new method for forecasting daily load curve of medium and long term is presented. Firstly, based on the theory of functional data analysis, the daily load curve is regarded as the functional data. By mining the law of the sample of historical load curve, a functional nonparametric regression forecasting model based on the sample of historical load curve is established. On this basis, the prediction curve of the functional non-parametric regression forecasting model is modified by constructing the quadratic programming model to meet the requirements of the daily load characteristics to be forecasted. The proposed method is tested by using typical daily load data of a provincial power network in summer and typical daily load data of PJM Power Company in winter. The results show that the proposed method has a high prediction accuracy.
【作者单位】： 武汉大学电气工程学院;国网湖北省电力公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215201) 国家自然科学基金资助项目(51477122)~~
【分类号】：TM715

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2238220