基于二重分解的行业用户短期日电量预测建模OA北大核心
Short-Term Daily Electricity Prediction Modeling of Industrial Users Based on Doubly Decomposition
短期日电量预测有助于电力市场建设和供电服务水平提升.基于用户特征的准确辨识,提出了一种行业用户短期日电量的二重分解预测方法.首先运用统计学工具分别对用户的周期性、气温相关性和节假日相关性等特征进行辨识建模;然后据此定制基于回归的季节趋势分解框架的分量数量;接着结合回归周期分解法和集合经验模态分解法对电量进行二重分解;进而依据分量特点选用长短期记忆网络/支持向量机/卷积神经网络组合预测;最后将各分量预测结果叠加并利用概率分布调整节假日预测结果,从而…查看全部>>
黄国权;严玉婷;李晖;张勇军
华南理工大学电力学院,广州510641深圳供电局有限公司,广东深圳518001广东电网有限责任公司电力科学研究院,广州510080华南理工大学电力学院,广州510641
信息技术与安全科学
行业用户电量预测智能算法二重分解
《南方电网技术》 2022 (11)
低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究
37-45,9
国家自然科学基金资助项目(52177085).
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