【摘 要】
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基于灰色关联度模型对电力需求的主要影响因素进行分析,确定电力需求的强关联影响指标为城镇化率、居民消费水平、能耗强度和GDP,构建基于GM和PSO-ELM(Particle Swarm Optimization-Extrem Learning Machine)的电力需求预测模型,根据Shapley值理论对两种单一预测模型进行组合赋权,通过算例分析对比3种预测方法的测试效果.测算结果表明,经Shapley值组合赋权后的预测模型具有更高的预测精度,并通过仿真验证了该方法的有效性与适用性.最后,利用该组合预测模型
【机 构】
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东北电力大学经济管理学院,吉林 吉林 132000
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基于灰色关联度模型对电力需求的主要影响因素进行分析,确定电力需求的强关联影响指标为城镇化率、居民消费水平、能耗强度和GDP,构建基于GM和PSO-ELM(Particle Swarm Optimization-Extrem Learning Machine)的电力需求预测模型,根据Shapley值理论对两种单一预测模型进行组合赋权,通过算例分析对比3种预测方法的测试效果.测算结果表明,经Shapley值组合赋权后的预测模型具有更高的预测精度,并通过仿真验证了该方法的有效性与适用性.最后,利用该组合预测模型,得到吉林省“十四五”期间电力需求的预测结果.
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