基于多维变量筛选-非参数组合回归的长期负荷概率预测模型

摘要：

长期负荷预测是电网规划及电力市场中长期交易的基础.针对长期负荷受多维因素驱动、不确定性强的特点,提出了非参数组合回归的长期负荷概率预测模型.通过Granger因果分析对驱动负荷长期发展的多维变量进行初步筛选;为提高预测精度,基于逐步平均组合将筛选后的变量集进行非参数组合回归建模,在实现最优组合模型的同时综合各变量对长期负荷的动态驱动;基于随机变化率对最优组合模型包含的多维变量进行不确定性建模,并应用于长期负荷概率预测,获得长期负荷10％、50％、90％分位点值.算例分析结果表明,非参数组合回归模型不仅精度较高,且结合多维变量不确定性建模能实现长期负荷概率预测.

关键词：长期负荷概率预测、非参数组合回归、多维变量筛选、Granger因果分析、不确定性建模

所属期刊栏目：42

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2018-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1768-1775