非参数自回归方法在短期电力负荷预测中的应用
为了避免短期负荷预测中主观因素的影响,采用非参数核密度估计技术建立了基于数据驱动的非参数自回归模型,从而将短期电力负荷预测看作一个非线性时间序列预测问题,并从历史负荷数据本身出发挖掘负荷变动的内在随机分布规律.非参数自回归模型详细考虑了滞后阶数的选择、平滑参数(宽窗)的确定以及预测置信区间计算.通过对某一实际电力系统的历史负荷数据进行平稳化处理,然后采用两种非参数核类型:N-W(NadarayaWatson)核估计和局部多项式估计,实现了非参数自回归模型在短期负荷预测中的应用,并与参数自回归模型的预测结果进行了比较,验证了所提模型的正确性和有效性.
非参数自回归、N-W、核估计、局部多项式估计、负荷预测、数据驱动、置信区间
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目2007DA10512709103;国家自然科学基金50607021,50977094
2011-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
429-435
