对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性...对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性,其计算结果更为可靠,在实际系统中的可解释性也更强,且方法简单,计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression,PLS)应用于年用电量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比,探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明:偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优,具有较强的实用性。展开更多
介绍了单整自回归移动平均模型(antoregressive integrated moving average model,ARIMA)及其建模思路,并结合Eviews软件将ARIMA模型应用于成都市年用电量的分析与预测。经检验此模型预测精度较高,拟合效果理想,体现了应用ARIMA模型进...介绍了单整自回归移动平均模型(antoregressive integrated moving average model,ARIMA)及其建模思路,并结合Eviews软件将ARIMA模型应用于成都市年用电量的分析与预测。经检验此模型预测精度较高,拟合效果理想,体现了应用ARIMA模型进行用电量预测的可行性,可以为电力系统工作人员进行年用电量预测提供参考。展开更多
文摘对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性,其计算结果更为可靠,在实际系统中的可解释性也更强,且方法简单,计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression,PLS)应用于年用电量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比,探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明:偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优,具有较强的实用性。
文摘介绍了单整自回归移动平均模型(antoregressive integrated moving average model,ARIMA)及其建模思路,并结合Eviews软件将ARIMA模型应用于成都市年用电量的分析与预测。经检验此模型预测精度较高,拟合效果理想,体现了应用ARIMA模型进行用电量预测的可行性,可以为电力系统工作人员进行年用电量预测提供参考。
