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题名贫样本约束下的季度用电量最优组合预测
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作者
邓文奇
缪书唯
李振兴
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机构
三峡大学电气与新能源学院
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出处
《三峡大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期88-95,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52077120)。
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文摘
行政区划变更等原因将限制历史季度用电量数量,对其准确预测提出了挑战.为此,本文提出贫样本约束下的季度用电量最优组合预测模型.首先,将季度用电量数据分解为长期、周期、随机3类分量,应用最小二乘法和综合精度分为各类分量选取最佳拟合函数.其次,对各拟合函数加权组合,并应用果蝇优化算法求取最优组合系数,优化综合精度分,得出该模型参数.然后,收集重庆市直辖初期4年共16组季度用电数据验证本文模型,结果表明该模型对第4年季度用电量预测值的平均绝对百分比误差可达8.962%,低于现有4类预测模型.最后,将本文模型应用至吉林和福建,结果表明本文模型的平均绝对百分比误差最小值可至2.472%.
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关键词
季度用电量预测
贫样本约束
趋势分解
综合精度分
果蝇优化算法
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Keywords
quarterly electricity consumption forecasts
poor sample constraints
trend decomposition
comprehensive accuracy score
fruit fly optimization algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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