【摘 要】
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将偏最小二乘方法应用于年度负荷预测,可以利用有限容量样本剔除冗余信息,建立线性回归方程,但其对随机因素影响的相对重要性提升会降低预测精度。根据年度负荷以及主要影响
【机 构】
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华北电力大学工商管理学院; 华北电力大学信息与网络管理中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70671039)
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将偏最小二乘方法应用于年度负荷预测,可以利用有限容量样本剔除冗余信息,建立线性回归方程,但其对随机因素影响的相对重要性提升会降低预测精度。根据年度负荷以及主要影响因素的趋势变化特点,采用灰色模型对其进行模拟,以经验风险最小的预测值代替原始数据进行偏最小二乘建模,从而削弱随机因素的影响,提高预测精度。试验证明该方法有效可行。
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