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基于頻域分量法的多模型日最大負(fù)荷預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2024-03-31 04:46
  日最大負(fù)荷是表征日用電負(fù)荷的重要特征之一,對(duì)日最大負(fù)荷的預(yù)測(cè)可為合理安排日發(fā)電計(jì)劃提供重要的支持。為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,文中提出用最大相關(guān)最小冗余特征選擇算法(mRMR特征選擇)分析負(fù)荷與其影響因素之間的關(guān)系,篩選出影響負(fù)荷變化的主要因素;并運(yùn)用小波分析的原理對(duì)日最大負(fù)荷進(jìn)行頻域分解,得出低頻分量和高頻分量,針對(duì)不同分量的特點(diǎn)構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),最后把各分量的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)證明,與其他預(yù)測(cè)方法相比,文中所用方法能取得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

圖1日最大負(fù)荷小波多分辨率分析結(jié)果圖

圖1日最大負(fù)荷小波多分辨率分析結(jié)果圖

文中通過對(duì)不同小波基的選擇和實(shí)驗(yàn),最終使用db2小波基對(duì)日最大負(fù)荷序列進(jìn)行了3級(jí)分解,如圖1所示。文中選取2001年歐洲智能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)組織的負(fù)荷競(jìng)賽提供的數(shù)據(jù)集[10]為例,load為1997年10月15日至12月15日共60日的最大負(fù)荷值,經(jīng)3級(jí)分解得到低頻分量a3、高頻分量d3....


圖2a3序列的自相關(guān)—偏自相關(guān)圖

圖2a3序列的自相關(guān)—偏自相關(guān)圖

在采用Box-Jenkins法(簡(jiǎn)稱B-J法)對(duì)a3分量進(jìn)行預(yù)測(cè)前需要對(duì)序列的性質(zhì)進(jìn)行分析,對(duì)序列進(jìn)行自相關(guān)和偏自相關(guān)分析也是判斷序列性質(zhì)的重要依據(jù),自相關(guān)表示構(gòu)成時(shí)間序列的每個(gè)序列值之間的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系,由相關(guān)系數(shù)kr度量,k為兩個(gè)觀測(cè)值之間的滯后期,kr∈[-1,1],kr越接....


圖3新序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果

圖3新序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果

因此,在利用B-J法建立預(yù)測(cè)模型前,需經(jīng)過差分操作消除序列的非平穩(wěn)性和周期性,經(jīng)過對(duì)a3序列的1階逐期差分和1次步長(zhǎng)為8的季節(jié)差分后,對(duì)新序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的結(jié)果,如圖3所示。從以上檢驗(yàn)結(jié)果可以看出ADF=?2.98,小于5%和10%條件下的值,可以拒絕新序列存在單位根的原假設(shè),....


圖4各模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷對(duì)比圖

圖4各模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷對(duì)比圖

以上各模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際日最大負(fù)荷值的對(duì)比,如圖4所示。根據(jù)平均絕對(duì)誤差(MeanAbsoluteError,MAE)和均方根誤差(RootMeanSquareError,RMSE)的計(jì)算公式:



本文編號(hào):3943468

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