基于Copula函数与多目标进化算法的负荷区间预测OA
Interval prediction of load based on Copula function and multi-objective evolutionary algorithm
与点预测相比,负荷区间预测可提供预测上界与下界,更有助于电力系统的稳定运行.针对未充分利用相邻负荷序列之间的相关关系而导致预测精度较低的问题,提出一种基于 Copula函数与分解的多目标进化算法(MOEA/D)的负荷区间预测方法.该方法通过建立Copula函数,挖掘相邻负荷序列之间的相关性,利用MOEA/D寻找Pareto最优解集,并通过熵权法与优劣解距离法(TOPSIS),得到最优的预测模型参数与预测结果.最后,将该方法应用于某地区的负荷预测,…查看全部>>
Compared with the point prediction,the load interval prediction can provide the upper and lower bounds of the prediction value,which is more conducive to the stable operation of the power system.Aiming at the problem that the correlation between adjacent load sequences is not fully utilized,thereby reducing the prediction accuracy,a load interval prediction method based on Copula function and the multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(…查看全部>>
李智轩;李嘉丰;叶晓华;熊显智;李天泽
西安西电电力系统有限公司,西安 710076西安西电电力系统有限公司,西安 710076西安西电电力系统有限公司,西安 710076西安西电电力系统有限公司,西安 710076西安西电电力系统有限公司,西安 710076
负荷预测Copula函数区间预测多目标优化算法
load predictionCopula functioninterval predictionmulti-objective optimization algorithm
《电气技术》 2024 (6)
24-30,7
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