【摘 要】
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传统的空间负荷预测方法涉及数据量大、模型复杂度高、预测速度及精度难以保证。考虑城市用地性质及开发时间,提出了一种基于Logistic回归的改进空间负荷预测方法。该方法将
【机 构】
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国网西藏电力有限公司,天津大学电气自动化与信息工程学院,国网山东电力公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601309),国网西藏电力有限公司科技项目(SGXZRG00FJJS1800123)
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传统的空间负荷预测方法涉及数据量大、模型复杂度高、预测速度及精度难以保证。考虑城市用地性质及开发时间,提出了一种基于Logistic回归的改进空间负荷预测方法。该方法将负荷预测问题转换为网格化分区的参数训练和模型的整合预测两个问题,在预测模型中重新构建基于发展速度以及中位年份的参数训练方案,并通过改进Logistic函数的最大似然估计来降低负荷预测的复杂度。仿真结果验证,提出的改进空间负荷预测方法在简化计算复杂度和提升预测精度两方面都优于传统方法,能够有效应用于片区负荷预测。
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