10.7688/j.issn.1000-1646.2020.05.01
计及季节与趋势因素的综合能源系统负荷预测
针对复杂影响因素下综合能源系统月度负荷预测精度低的问题,提出基于时间序列特征分解的月度负荷预测模型.利用时间序列分解方法将负荷数据分解为季节分量、趋势分量与随机分量,根据各分量随时间变化的特性,分别采用向量自回归模型、最小二乘支持向量回归与平均值法进行预测.各分量预测结果的投影重构值作为月度负荷的预测值,并考虑了季节拐点与区域经济因素对月度负荷的影响.实例分析证明该方法能够有效提高综合能源系统的月度负荷预测精度.
综合能源系统、月度负荷预测、时间序列、特征分量分解、季节分量、趋势分量、随机分量、向量自回归、最小二乘支持向量回归
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
国家重大科技项目重点专项2012YQ090175
2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
481-487
