文献类型：期刊文章

作　　者：贾庆兰[1]

JIA Qinglan(College of Mathematics and Statistics,Cangzhou Normal University,Cangzhou 061000,China)

机构地区：[1]沧州师范学院数学与统计学院,河北沧州061000

出　　处：《现代电子技术》

年　　份：2020

卷　　号：43

期　　号：21

起止页码：179-182

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用。为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方法,去除冗余数据。对预处理后的电力运行数据,通过基于多变量时间序列的电力负荷预测模型,实现电力负荷预测。经实验验证,所构建模型对电力负荷的预测结果可信度高,且对短期、长期的电力负荷的预测精度均显著,针对不同时间序列类型的电力负荷预测任务而言,均可实现高精度、全方位的电力负荷预测,可作为电力负荷预测任务中的参考模型。

关 键 词：电力负荷预测 概率统计 时间序列 预测模型构建  数据预处理 实验验证  

分 类 号：TN911.1-34] TU413]