基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型

摘要：

电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用.为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方法,去除冗余数据.对预处理后的电力运行数据,通过基于多变量时间序列的电力负荷预测模型,实现电力负荷预测.经实验验证,所构建模型对电力负荷的预测结果可信度高,且对短期、长期的电力负荷的预测精度均显著,针对不同时间序列类型的电力负荷预测任务而言,均可实现高精度、全方位的电力负荷预测,可作为电力负荷预测任务中的参考模型.

关键词：电力负荷预测、概率统计、时间序列、预测模型构建、数据预处理、实验验证

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TU413

在线出版日期：2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：179-182,186