本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集理論與D-S證據(jù)理論改進(jìn)的多元回歸負(fù)荷預(yù)測方法研究　出處：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：當(dāng)前,中長期負(fù)荷預(yù)測大多采用多元回歸算法,但在建模時對影響因子及歷史年的選擇缺乏良好的依據(jù),很難在考慮更多影響因子及歷史年數(shù)據(jù)與降低回歸模型誤差之間做出平衡。這使多元回歸算法在實(shí)際負(fù)荷預(yù)測中的精準(zhǔn)度很不穩(wěn)定。將粗糙集理論與D-S證據(jù)理論引入多元回歸算法,利用粗糙集理論對影響因子進(jìn)行重要性排序。分別以歷史年和影響因子為對象進(jìn)行聚類,以此建立多個多元回歸模型。利用D-S證據(jù)理論對多個組合預(yù)測的權(quán)重分配方案進(jìn)行權(quán)重融合,得出最終基于多元回歸分析法的組合預(yù)測模型。經(jīng)算例驗證,該模型能較好地平衡影響因子和歷史年的選取,能有效提高多元回歸算法在中長期負(fù)荷預(yù)測中的準(zhǔn)確性,適用性強(qiáng)。
[Abstract]:At present, the medium and long term load forecasting mostly adopts multivariate regression algorithm, but in modeling, there is no good basis for the choice of influence factors and historical years. It is difficult to make a balance between considering more influence factors and historical data and reducing the error of regression model. This makes the accuracy of multivariate regression algorithm very unstable in actual load forecasting. The rough set theory and D-S evidence are combined. Multivariate regression algorithm is introduced in this paper. The importance of the influence factors is sorted by rough set theory. The historical years and the influence factors are taken as the objects for clustering. Using D-S evidence theory, the weight distribution scheme of multiple combination prediction is fused, and the combined prediction model based on multiple regression analysis is obtained. The results are verified by an example. The model can balance the factors of influence and the selection of historical years, and improve the accuracy of multivariate regression algorithm in medium and long term load forecasting.
【作者單位】： 國網(wǎng)湖南省電力公司通信公司;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【分類號】：TM715
【正文快照】： 0引言電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測中負(fù)荷受經(jīng)濟(jì)、社會和氣象等不確定因素影響較大,如何從多因素中提取關(guān)鍵影響因子和減小多因素綜合所帶來的不確定性并提高預(yù)測結(jié)果的精確性成為亟待解決的問題。目前常用的中長期負(fù)荷預(yù)測算法中,偏最小二乘回歸預(yù)測模型對影響因子的利用比較有效,

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本文編號：1411256