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基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
62
1
作者
何耀耀
刘瑞
撖奥洋
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期768-775,共8页
智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时...
智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时刻电力负荷的预测结果。同时采用Epanechnikov核函数,将SVQR与核密度估计相结合,进行短期电力负荷概率密度预测,可得到未来负荷准确的波动范围。以新加坡的历史负荷和实时电价数据为例,进行短期电力负荷概率密度预测,结果表明该方法能够较好地解决考虑实时电价的短期电力负荷概率密度预测问题。
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关键词
智能电网
支持向量分位数回归
实时电价
概率密度预测
核密度估计
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职称材料
考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
43
2
作者
何耀耀
闻才喜
+1 位作者
许启发
撖奥洋
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期176-181,共6页
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根...
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根据连续的条件分位数函数预测中期负荷在某天的概率密度,获得更多关于中期负荷预测信息。同时,通过比较在考虑温度因素下和不考虑温度因素下的条件概率密度预测曲线以及峰值对应的点预测值,可以得出,预测当天温度对中期负荷预测有较重要的影响,这为降低中期电力负荷预测的不确定因素提供了更多的决策信息和预测结果。
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关键词
温度
概率密度预测
神经网络分位数回归
中期负荷
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职称材料
题名
基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
62
1
作者
何耀耀
刘瑞
撖奥洋
机构
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
山东电力集团青岛供电公司调控中心
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期768-775,共8页
基金
国家自然科学基金项目(71401049)
安徽省自然科学基金项目(1408085QG137)
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20130111120015)~~
文摘
智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时刻电力负荷的预测结果。同时采用Epanechnikov核函数,将SVQR与核密度估计相结合,进行短期电力负荷概率密度预测,可得到未来负荷准确的波动范围。以新加坡的历史负荷和实时电价数据为例,进行短期电力负荷概率密度预测,结果表明该方法能够较好地解决考虑实时电价的短期电力负荷概率密度预测问题。
关键词
智能电网
支持向量分位数回归
实时电价
概率密度预测
核密度估计
Keywords
smart grid
support vector quantile regression（SVQR）
real-time price
probability density forecasting
kernel density estimation
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法
被引量：
43
2
作者
何耀耀
闻才喜
许启发
撖奥洋
机构
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
山东电力集团青岛供电公司调控中心
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期176-181,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71401049)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130111120015)
+1 种基金
安徽省自然科学基金项目(1408085QG137)
全国统计科研计划重点项目(2012LZ041)~~
文摘
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根据连续的条件分位数函数预测中期负荷在某天的概率密度,获得更多关于中期负荷预测信息。同时,通过比较在考虑温度因素下和不考虑温度因素下的条件概率密度预测曲线以及峰值对应的点预测值,可以得出,预测当天温度对中期负荷预测有较重要的影响,这为降低中期电力负荷预测的不确定因素提供了更多的决策信息和预测结果。
关键词
温度
概率密度预测
神经网络分位数回归
中期负荷
Keywords
temperature probability density prediction neural network quantile regression medium-term load
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法
何耀耀
刘瑞
撖奥洋
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
62
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职称材料
2
考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法
何耀耀
闻才喜
许启发
撖奥洋
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015
43
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职称材料
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