發(fā)布時(shí)間：2018-04-26 04:07

  本文選題：城鄉(xiāng)居民生活用電量 + 月度需求預(yù)測(cè)��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年02期

【摘要】：城鄉(xiāng)居民生活用電量月度需求預(yù)測(cè)是全社會(huì)用電量需求預(yù)測(cè)基礎(chǔ),也是分布式電網(wǎng)發(fā)、輸、配及智能電網(wǎng)調(diào)節(jié)等相關(guān)企業(yè)精細(xì)管理的必然要求。文章通過(guò)對(duì)各種影響因素和其月度數(shù)據(jù)的可獲得性進(jìn)行分析權(quán)衡,先用常規(guī)方法建立了四個(gè)不同類(lèi)型的基本預(yù)測(cè)模型,然后引入粒子群優(yōu)化算法建立了PSO預(yù)測(cè)模型,最后基于模型有效性"慣性"的思想建立了"跟蹤最優(yōu)(TO)"模型。
[Abstract]:The monthly demand forecast of urban and rural residents' daily electricity consumption is the basis of the whole society's electricity demand forecasting, and it is also the inevitable requirement of the fine management of distributed power grid generation, transmission, distribution and smart grid regulation and so on. Based on the analysis and tradeoff of various influencing factors and the availability of their monthly data, four basic prediction models of different types are established by using conventional methods, and then the PSO prediction model is established by introducing particle swarm optimization (PSO) algorithm. Finally, based on the idea of "inertia" of model validity, the "tracking optimal" model is established.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(100792012MS141)
【分類(lèi)號(hào)】：F426.61;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 王e，

本文編號(hào)：1804401