10.3321/j.issn:1000-6753.2005.04.011
一种多变量时间序列的短期负荷预测方法研究
针对短期负荷影响因素多的特点提出了电力短期负荷的多变量时间序列预测方法,并根据单变量时间序列的延时重构对由历史负荷序列及其相关因素序列所构成的多变量时间序列进行了相空间重构,采用互信息法计算了各子序列的延迟时间,各子序列的嵌入维数则运用平均一步绝对误差和最小一步绝对误差进行选取,然后通过RBF神经网络的非线性映射能力进行电力短期负荷预测.研究结果表明多变量时间序列的预测效果相对于单变量序列有较大提高.
短期负荷预测、混沌、多变量时间序列、径向基函数神经网络
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2005-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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