分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用
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(上海市气候中心,上海200030)

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通讯作者:

中图分类号:

F407.61;TK018

基金项目:

公益性气象行业科研专项(201306030,21406038)


Application of quantile regression method in prediction of daily electricity consumption in mid summer
Author:
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(Shanghai Climate Centre, Shanghai 200030, China)

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    摘要:

    用南方某市2010—2012年盛夏期间日用电量和日气温、降水、相对湿度等数据,探索了分位数回归方法在日用电量预测中的应用。均一化处理后得到的日用电量系数序列剔除了经济社会发展和双休日等因素影响,相关分析表明其变化与前日用电量和当日最高气温变化的关系最为密切;将前日用电量和当日最高气温作为预报因子建立分位数回归方程,独立样本检验结果表明预测效果良好;与常用的均值回归等方法相比,分位数回归方法能够给出预测值的条件概率分布情况,可为电力调度和风险管理提供更多参考信息,具有较好的应用前景。

    Abstract:

    The 2010—2012 midsummer daily electricity con sumption and temperature, precipitation, relative humidity of one southern city were used to explore the application of quantile regres

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

穆海振.分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用[J].电力需求侧管理,2018,20(3):24-27

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  • 收稿日期:2018-02-01
  • 最后修改日期:2018-04-17
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  • 在线发布日期: 2018-07-17
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