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基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法
被引量：
15
1
作者
陈昊
万秋兰
王玉荣
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期561-566,共6页
基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负...
基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好.
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关键词
自回归条件密度模型
时变参数
高阶矩
极大似然估计
短期负荷预测
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职称材料
题名
基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法
被引量：
15
1
作者
陈昊
万秋兰
王玉荣
机构
东南大学电气工程学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期561-566,共6页
文摘
基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好.
关键词
自回归条件密度模型
时变参数
高阶矩
极大似然估计
短期负荷预测
Keywords
auto-regressive conditional density （arcd）model
time-varying parameter
high or-der moment
maximum likelihood estimate
short term load forecasting
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法
陈昊
万秋兰
王玉荣
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
15
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