基于时间序列缺失数据的GAM短期电力负荷预测

摘要：

可靠、准确的区域用电负荷预测对于电力系统的运行和规划至关重要,短期负荷预测有助于经济运行、调度电力.考虑到时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据缺失这一情况,为此本文基于广义相加模型,建立短期电力负荷预测模型.首先对数据进行规范化和数据插补预处理,然后在GAM模型中调用合适的平滑函数、设置最佳参数,在R平台上对时间序列数据进行短期负荷预测,最后实验得出短期内的用电高峰和低谷时段.

关键词：广义相加模型、非参数平滑函数、缺失值填补、短期负荷预测、R语言

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：黑龙江省教育厅项目;黑龙江省教育科学十四五规划重点课题

在线出版日期：2022-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8