發(fā)布時(shí)間：2019-08-19 18:38

【摘要】：為深入探究負(fù)荷時(shí)間序列預(yù)測(cè)誤差的影響因素,提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,提出近似熵算法,用于定量刻畫負(fù)荷時(shí)間序列的規(guī)律性,全面認(rèn)識(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的成因。采用近似熵算法對(duì)負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行分析,確定其規(guī)律性的強(qiáng)弱。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)負(fù)荷時(shí)間序列的規(guī)律性與預(yù)測(cè)誤差之間的關(guān)系進(jìn)行研究。算例分析結(jié)果表明,近似熵算法可以有效刻畫負(fù)荷時(shí)間序列的規(guī)律性,且負(fù)荷時(shí)間序列的規(guī)律性與其預(yù)測(cè)誤差之間有著較強(qiáng)的相關(guān)性,證明了方法的正確性和有效性。
[Abstract]:In order to deeply explore the influencing factors of load time series forecasting error and improve the accuracy of load forecasting, an approximate entropy algorithm is proposed to quantitatively describe the regularity of load time series and to understand the causes of load forecasting error in an all-round way. The approximate entropy algorithm is used to analyze the load time series and determine its regularity. On this basis, the relationship between the regularity of load time series and prediction error is studied. The results of example analysis show that the approximate entropy algorithm can effectively depict the regularity of load time series, and there is a strong correlation between the regularity of load time series and its prediction error, which proves the correctness and effectiveness of the method.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司撫順供電公司;國(guó)網(wǎng)黑龍江省電力有限公司大慶供電公司;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973計(jì)劃)(2013CB228201) 國(guó)家自然科學(xué)基金(51307017) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃(20140520129JH) 吉林省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目(2014Y124)~~
【分類號(hào)】：TM715

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本文編號(hào)：2528427