基于因子和趋势分析反馈的多元回归负荷预测
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作者:
作者单位:

(1.浙江大学电气工程学院,杭州310007;2.国网浙江省电力有限公司,杭州310007)

作者简介:

胡怡霜(1995),女,浙江海宁人,博士研究生,研究方向为电力市场;夏翔(1974),男,河南永城人,高级工程师,研究方向为电网信息化研究和管理;丁一(1978),男,北京人,教授,研究方向为电力市场。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

浙江省电力有限公司项目“电力现货市场下的公司售电量变化趋势及中长期差价合约管理策略研究”


A multivariate regression load forecasting algorithm based on factor and tendency analysis feedback
Author:
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(1.College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310007, China;2.State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310007, China)

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    摘要:

    提出一种基于因子和趋势分析反馈的考虑气象因素的多元回归预测模型,降低预测算法精度验证的计算负担。首先通过因子分析对气象和负荷指标进行相关性计算;其次,通过趋势分析量化历史负荷数据在时间尺度上的变化;然后,通过多元非线性回归模型,将气象指标作为自变量,负荷数据作为因变量进行函数拟合;最后,通过拟合出的历史预测数据与气象指标进行因子分析和趋势分析,并与第一步得到的数据进行动态相对误差计算,将动态误差反馈给多元回归预测模型。以某地区的实际负荷为例进行验证,结果表明该方法得到的预测精度高,且计算时间短。

    Abstract:

    A weather concerning multivariate regression model combining with factor analysis feedback and tendency analysis feedback is proposed to reduce the counting burden in verifing accuracy of forecasting algorithm. Firstly, the relationship between weather and load indexes are evaluated by factor analysis; Secondly, a tendency analysis about time-varying load indexes is demonstrated; Thirdly, the forecasting equations are presented by multivariate nonlinear regression analysis; Lastly, in forecasting verification process, factor analysis and tendency analysis are applied in the forecasting data, and the error between the feedback of forecasting data and history data are treated as the accuracy verification principle. Numerical examples are given, presenting the accuracy and effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡怡霜,夏翔,丁一,方建亮.基于因子和趋势分析反馈的多元回归负荷预测[J].电力需求侧管理,2018,20(6):22-25

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  • 收稿日期:2018-08-06
  • 最后修改日期:2018-08-20
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  • 在线发布日期: 2018-12-04
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