10.3969/j.issn.2095-2163.2019.04.008
基于Shapley组合模型的上海市电力需求趋势预测
现代社会中,家家户户都离不开电力的供应,稳定可靠的电力供应对于经济、社会的发展以及人民生活水平的提高起着重要作用.上海市作为中国重要的经济和贸易中心,电力需求一直保持着高速增长,对于电力供应单位而言,需要对用户的电力需求进行科学预测,以满足用户的用电需求,稳定电力供应,助力经济社会发展.本文采用ARIMA模型、BP神经网络模型和Holt指数平滑模型分别对1995～2017年上海市电力需求数据进行建模分析,并运用合作对策理论中的Shapley组合模型方法进行组合建模,求解了上述三种单一预测方法的权重,构建了组合模型,并依据组合模型预测了未来五年的上海市电力需求量趋势.根据实例结果,Shapley组合模型具备更高的预测精度,预测平均相对误差仅为2.33％,拟合效果较好,有利于电力供应单位稳定电力供应,促进经济社会发展.
ARIMA模型、BP神经网络、Holt指数平滑法、Shapley组合模型、电力需求预测
9
TM715;F426.61;F224(输配电工程、电力网及电力系统)
2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
33-39
