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赵兴昌,张宇献,邢作霞.基于最优窗宽核密度估计的短期负荷区间预测[J].电测与仪表,2019,56(14):56-61.
Zhao Xingchang,Zhang Yuxian,Xing Zuoxia.Short-term load interval forecasting based on kernel density estimation with optimal window width[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(14):56-61.
基于最优窗宽核密度估计的短期负荷区间预测
Short-term load interval forecasting based on kernel density estimation with optimal window width
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.014.010
中文关键词:  短期负荷区间预测  核密度估计  最优窗宽  置信区间  最小二乘支持向量机
英文关键词:short-term  load interval  forecasting, kernel  density estimation, optimal  window width, confidence  interval, least  squares support  vector machine
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
赵兴昌Zhao Xingchang沈阳工业大学
张宇献Zhang Yuxian沈阳工业大学 电气工程学院
邢作霞Xing Zuoxia沈阳工业大学 电气工程学院
摘要点击次数: 1872
中文摘要:
      针对确定性短期负荷预测难以满足电力需求中可变性决策问题,提出一种基于最优窗宽高斯核密度估计的短期负荷区间预测方法。该方法利用最小二乘支持向量机对负荷进行确定性预测,根据对历史负荷相对误差特征的统计分析,采用核密度估计方法及最优窗宽选择,对各区域内的相对误差建立密度函数,实现短期负荷的区间预测。以浙江某地区的负荷数据为例,给出了不同置信度下的负荷区间预测,将所提出的方法与固定窗宽的负荷区间预测效果做比对,在相同置信度下所提出方法的区间覆盖率有明显提高并且区间宽度有所降低。
英文摘要:
      The deterministic load prediction is difficult to meet the variability decision in power demand. A short-term load interval forecasting based on Gaussian kernel density estimation with optimal window width is presented. The deterministic load prediction is carried out by least squares support vector machine, then, on the premise of characteristic statistics of historical load relative error, the kernel density estimation method is used to select the Gauss kernel function and the optimal window width is used to establish the density function for the relative error in each region. Taking the load data in one area of Zhejiang as an example, the results of load intervals forecasting are given under different confidence levels. The proposed forecasting with optimal window width is compared with the load forecasting with fixed window width, the interval coverage of the proposed intervals forecasting is obviously improved and the interval width is reduced under the same confidence level.
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