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海量数据下的电力负荷短期预测
被引量：
186
1
作者
张素香
赵丙镇
+1 位作者
王风雨
张东
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期37-42,共6页
该文研究海量数据下的短期电力负荷预测方法,基于局部加权线性回归和云计算平台,建立并行局部加权线性回归模型。同时,为剔除坏数据,采用最大熵建立坏数据分类模型,保证历史数据的有效性。实验数据来自已建的甘肃某智能园区。实验结果表...
该文研究海量数据下的短期电力负荷预测方法,基于局部加权线性回归和云计算平台,建立并行局部加权线性回归模型。同时,为剔除坏数据,采用最大熵建立坏数据分类模型,保证历史数据的有效性。实验数据来自已建的甘肃某智能园区。实验结果表明,提出的并行局部加权模型用于短期电力负荷预测是可行的,平均均方根误差为3.01%,完全满足负荷预测的要求,并极大地减少了负荷预测时间,提高预测精度。
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关键词
大数据
云计算
负荷预测
局部加权线性回归
在线阅读
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职称材料
基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究
被引量：
15
2
作者
胡邦辉
张惠君
+1 位作者
杨修群
孙旭光
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期89-97,共9页
为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示:总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的...
为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示:总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的基础上,采用适合被解释对象呈非未知分布的非参数方法——局部线性估计方法,选择合适的窗宽和核函数,创建了上述3站总云量和低云量的短期预报模型,包括不同的长度样本序列.同时,为了比较预报效果,还采用适合被解释对象呈正态分布的参数方法——逐步回归法,建立了相应的预报模型,并利用2003年1月1～31日的逐日T106L19模式产品和3站的云量历史观测资料,对各种预报模型进行了试报和效果的检验,结果表明:在3站的总云量、低云量的月平均准确率和月平均平均绝对误差的检验指标中,非参数局部线性估计的预报精度均高于逐步回归方法;使用短样本序列建立的自适应非参数局部线性估计预报模型与采用长样本序列建立的预报模型相比,效果相当.这意味着,在数值预报产品解释应用的云量预报中,非参数局部线性估计方法可以更合理地考虑其时间分布特征,尤其在缺乏较长时间的历史建模样本时,具有良好的应用前景.
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关键词
云量预报
非参数回归
局部线性估计
窗宽
核函数
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职称材料
移动计算环境中的局部线性预测
3
作者
薛丹
李德敏
周洁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第27期48-48,52,共2页
由于移动计算设备的有限的电源能力和计算能力,需要有一种快速、简单、准确的方法用于移动客户端的预测。该文提出了在移动计算环境中局部线性预测的方法,该方法的计算复杂度较小,同时实验结果表明它的预测结果较为理想。
关键词
移动计算
局部线性预测
窗宽
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职称材料
题名
海量数据下的电力负荷短期预测
被引量：
186
1
作者
张素香
赵丙镇
王风雨
张东
机构
国家电网公司信息通信分公司
北京国电通网络技术有限公司
国家电网公司农电工作部
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期37-42,共6页
基金
国家863高技术基金项目(2011AA05A116)~~
文摘
该文研究海量数据下的短期电力负荷预测方法,基于局部加权线性回归和云计算平台,建立并行局部加权线性回归模型。同时,为剔除坏数据,采用最大熵建立坏数据分类模型,保证历史数据的有效性。实验数据来自已建的甘肃某智能园区。实验结果表明,提出的并行局部加权模型用于短期电力负荷预测是可行的,平均均方根误差为3.01%,完全满足负荷预测的要求,并极大地减少了负荷预测时间,提高预测精度。
关键词
大数据
云计算
负荷预测
局部加权线性回归
Keywords
big data cloud
computing
load
forecasting
local
weighted
linear
regression
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
基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究
被引量：
15
2
作者
胡邦辉
张惠君
杨修群
孙旭光
机构
南京大学灾害性天气气候研究所
解放军理工大学气象学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期89-97,共9页
基金
国家自然科学基金(40730953,40425009)
公益性行业(气象)科研专项(GYHY200706005,GYHY200806004)
文摘
为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示:总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的基础上,采用适合被解释对象呈非未知分布的非参数方法——局部线性估计方法,选择合适的窗宽和核函数,创建了上述3站总云量和低云量的短期预报模型,包括不同的长度样本序列.同时,为了比较预报效果,还采用适合被解释对象呈正态分布的参数方法——逐步回归法,建立了相应的预报模型,并利用2003年1月1～31日的逐日T106L19模式产品和3站的云量历史观测资料,对各种预报模型进行了试报和效果的检验,结果表明:在3站的总云量、低云量的月平均准确率和月平均平均绝对误差的检验指标中,非参数局部线性估计的预报精度均高于逐步回归方法;使用短样本序列建立的自适应非参数局部线性估计预报模型与采用长样本序列建立的预报模型相比,效果相当.这意味着,在数值预报产品解释应用的云量预报中,非参数局部线性估计方法可以更合理地考虑其时间分布特征,尤其在缺乏较长时间的历史建模样本时,具有良好的应用前景.
关键词
云量预报
非参数回归
局部线性估计
窗宽
核函数
Keywords
cloud amount forecast, nonparametric regression,
local
linear
estimation,
bandwidth
, kernel {unction
分类号
P458 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
移动计算环境中的局部线性预测
3
作者
薛丹
李德敏
周洁
机构
东华大学信息技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第27期48-48,52,共2页
基金
国家自然科学基金(编号:70271001)
国家博士后基金(编号:2002023191)资助
文摘
由于移动计算设备的有限的电源能力和计算能力,需要有一种快速、简单、准确的方法用于移动客户端的预测。该文提出了在移动计算环境中局部线性预测的方法,该方法的计算复杂度较小,同时实验结果表明它的预测结果较为理想。
关键词
移动计算
局部线性预测
窗宽
Keywords
mobile computing
,
local linear forecasting
,
bandwidth
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海量数据下的电力负荷短期预测
张素香
赵丙镇
王风雨
张东
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
186
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究
胡邦辉
张惠君
杨修群
孙旭光
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
移动计算环境中的局部线性预测
薛丹
李德敏
周洁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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