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基于Epanechnikov核与最优窗宽组合的中期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
24
1
作者
何耀耀
闻才喜
许启发
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期120-126,共7页
利用神经网络分位数回归获得预测当天在不同分位点上的电力负荷预测值,将Epanechnikov核函数与不同的最优窗宽选择方法相组合,得到中期电力负荷概率密度估计函数以及在所有分位点上连续的概率密度曲线图。此外,通过选取概率密度曲线峰...
利用神经网络分位数回归获得预测当天在不同分位点上的电力负荷预测值,将Epanechnikov核函数与不同的最优窗宽选择方法相组合,得到中期电力负荷概率密度估计函数以及在所有分位点上连续的概率密度曲线图。此外,通过选取概率密度曲线峰值处的点预测值,比较不同窗宽组合方法。相对于传统高斯核密度估计方法的组合方式,Epanechnikov核函数的组合方式较优。最后将获得的最优方法与现有的预测方法进行对比,结果表明通过选取最优窗宽可以提高预测精度,更好地反映中期电力负荷的波动性。
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关键词
中期电力负荷
核密度估计
窗宽选择
概率密度预测
神经网络分位数回归
负荷
预测
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职称材料
题名
基于Epanechnikov核与最优窗宽组合的中期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
24
1
作者
何耀耀
闻才喜
许启发
机构
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期120-126,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71401049)
安徽省自然科学基金资助项目(1408085QG137)
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20130111120015)~~
文摘
利用神经网络分位数回归获得预测当天在不同分位点上的电力负荷预测值,将Epanechnikov核函数与不同的最优窗宽选择方法相组合,得到中期电力负荷概率密度估计函数以及在所有分位点上连续的概率密度曲线图。此外,通过选取概率密度曲线峰值处的点预测值,比较不同窗宽组合方法。相对于传统高斯核密度估计方法的组合方式,Epanechnikov核函数的组合方式较优。最后将获得的最优方法与现有的预测方法进行对比,结果表明通过选取最优窗宽可以提高预测精度,更好地反映中期电力负荷的波动性。
关键词
中期电力负荷
核密度估计
窗宽选择
概率密度预测
神经网络分位数回归
负荷
预测
Keywords
mid-term power load
kernel density estimation
window bandwidth selection
probability density forecast
neural network quantile regression
electric load forecasting
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
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被引量
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1
基于Epanechnikov核与最优窗宽组合的中期电力负荷概率密度预测方法
何耀耀
闻才喜
许启发
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016
24
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