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考虑数据周期性及趋势性特征的长期电力负荷组合预测方法
被引量：
14
1
作者
姜山
周秋鹏
+2 位作者
董弘川
马旭
赵振宇
《电测与仪表》
北大核心
2022年第6期98-104,共7页
为解决长期电力负荷预测精度不足及模型适用性不强等问题,考虑将区域经济发展、社会发展等多项宏观指标与区域用电负荷的时间序列数据进行因素耦合。利用BP神经网络与差分整合移动平均自回归方法(ARIMA)整合改进预测模型,提高年度负荷...
为解决长期电力负荷预测精度不足及模型适用性不强等问题,考虑将区域经济发展、社会发展等多项宏观指标与区域用电负荷的时间序列数据进行因素耦合。利用BP神经网络与差分整合移动平均自回归方法(ARIMA)整合改进预测模型,提高年度负荷预测模型的趋势预测能力。采用函数型非参数方法预测月度负荷数据中周期性负荷数据,将年度负荷预测与月度负荷预测相结合以提高模型整体预测精度。最后通过灰色预测等模型数据比对及MAPE误差分析方法验证,考虑数据周期性与趋势性组合的模型方法预测精度显著提升,适用于区域电力负荷的长期性预测。
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关键词
长期电力负荷预测
因素耦合
BP神经网络
ARIMA
函数型非参数方法
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职称材料
题名
考虑数据周期性及趋势性特征的长期电力负荷组合预测方法
被引量：
14
1
作者
姜山
周秋鹏
董弘川
马旭
赵振宇
机构
国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
华北电力大学工程建设管理研究所
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第6期98-104,共7页
基金
北京市自然科学基金资助项目(8192043)
国网湖北省电力公司科技项目(HB1942-507)。
文摘
为解决长期电力负荷预测精度不足及模型适用性不强等问题,考虑将区域经济发展、社会发展等多项宏观指标与区域用电负荷的时间序列数据进行因素耦合。利用BP神经网络与差分整合移动平均自回归方法(ARIMA)整合改进预测模型,提高年度负荷预测模型的趋势预测能力。采用函数型非参数方法预测月度负荷数据中周期性负荷数据,将年度负荷预测与月度负荷预测相结合以提高模型整体预测精度。最后通过灰色预测等模型数据比对及MAPE误差分析方法验证,考虑数据周期性与趋势性组合的模型方法预测精度显著提升,适用于区域电力负荷的长期性预测。
关键词
长期电力负荷预测
因素耦合
BP神经网络
ARIMA
函数型非参数方法
Keywords
long-term power load forecasting
factors coupling
BP neural network
ARIMA
functional non-parametric method
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
考虑数据周期性及趋势性特征的长期电力负荷组合预测方法
姜山
周秋鹏
董弘川
马旭
赵振宇
《电测与仪表》
北大核心
2022
14
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