【摘 要】
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中长期负荷预测是电力系统规划、运行、控制的前提。提高预测精度对电力系统的安全性、经济性、环保性具有重要意义。针对小样本数据搭建的多元线性回归模型的异方差性影响,
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,台州供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51367014)
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中长期负荷预测是电力系统规划、运行、控制的前提。提高预测精度对电力系统的安全性、经济性、环保性具有重要意义。针对小样本数据搭建的多元线性回归模型的异方差性影响,提出一种基于Adaboost的改进多元线性回归算法,该算法利用Adaboost算法动态调整不同样本对应的权值因子,并协调和组合各多元线性回归模型,在减弱异方差性影响的同时提高了算法的泛化能力。通过改进算法在进贤县用电数据集上进行负荷预测算例,验证了改进算法的有效性和实用价值。
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