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题名基于离散数据流分割算法的预测方法
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作者
孙丽君
李方方
胡祥培
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机构
大连理工大学经济管理学院
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期48-61,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71971037,72371053)。
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文摘
离散数据流具有不确定性高、演变趋势多变以及多极值性等特征.针对这些特征带来的预测难以兼顾准确性和实时性的问题,提出了基于离散数据流分割算法的预测方法.该方法融合了短期趋势提取与分割点在线自适应检测:预测前基于非参数回归短期预测模型和改进的趋势提取算法获取短期(预测日)趋势,提前挖掘、分析预测日的短期趋势规律,以用于在线预测;预测时主要针对在线的数据流,基于假设检验自适应地检测分割点,以解决分割点难以确定的问题,并基于短期趋势修正分割点处的预测模型,减少了预测模型对缓冲数据的依赖.数值实验结果验证了本研究所提预测方法的有效性和可行性.
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关键词
离散数据流预测
在线数据流分割
非参数回归
趋势提取
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Keywords
discrete data stream forecasting
on-line data stream segmentation
nonparametric regression
trend extraction
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分类号
F272.1
[经济管理—企业管理]
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题名基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测
被引量：18
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作者
唐聪岚
卢继平
谢应昭
张露
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机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期2014-2020,共7页
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基金
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(2007DA10512712205)的资助
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文摘
为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法。该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平。采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性。
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关键词
超短期负荷预测
数据流在线分割
负荷增量预测
分割点修正
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Keywords
ultra short-term load forecasting
data stream on-line segmentation
load increment forecasting
segmentation point correction
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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