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基于偏最小二乘回归分析的短期负荷预测
被引量：
63
1
作者
张伏生
汪鸿
+3 位作者
韩悌
孙晓强
张振宇
曹进
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期36-40,共5页
对偏最小二乘回归分析在电力系统短期负荷预测中的应用进行了研究。该方法可有效地进行数据准备和样本预处理,并可以对输入因素进行成分提取。提取出的成分具有线性无关的特点,对日负荷有较好的解释能力,且利于建模和预测。此方法另一...
对偏最小二乘回归分析在电力系统短期负荷预测中的应用进行了研究。该方法可有效地进行数据准备和样本预处理,并可以对输入因素进行成分提取。提取出的成分具有线性无关的特点,对日负荷有较好的解释能力,且利于建模和预测。此方法另一特点是可以消除输入因素的多重共线性,不需要大量样本作为输入。算例表明,该方法用于短期负荷预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。
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关键词
偏最小二乘回归分析
短期负荷预测
电力系统
人工神经网络
建模
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题名
基于偏最小二乘回归分析的短期负荷预测
被引量：
63
1
作者
张伏生
汪鸿
韩悌
孙晓强
张振宇
曹进
机构
西安交通大学电力工程系
国电西北公司西北调度通信中心
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期36-40,共5页
文摘
对偏最小二乘回归分析在电力系统短期负荷预测中的应用进行了研究。该方法可有效地进行数据准备和样本预处理,并可以对输入因素进行成分提取。提取出的成分具有线性无关的特点,对日负荷有较好的解释能力,且利于建模和预测。此方法另一特点是可以消除输入因素的多重共线性,不需要大量样本作为输入。算例表明,该方法用于短期负荷预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。
关键词
偏最小二乘回归分析
短期负荷预测
电力系统
人工神经网络
建模
Keywords
load forecasting
partial least-squares regression
components abstracting
clustering.
分类号
TM715 [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
基于偏最小二乘回归分析的短期负荷预测
张伏生
汪鸿
韩悌
孙晓强
张振宇
曹进
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2003
63
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