概率密度预测相关论文
针对基于进离场航空器统计数量的传统预测方法较难体现不确定性因素对机场交通需求预测结果影响的问题,采用核密度估计与神经网络......
中国执行以外汇市场供求为基础的有管理浮动汇率制度,人民币汇率形成机制较为复杂,其影响因素可能存在非线性效应.为此,将人民币汇......
目前,环境污染和能源缺乏问题在世界范围内广受关注,相比于污染较大且不可再生的化石能源,清洁能源的开发和利用乃是顺应时代潮流......
风电功率预测对当前风电并网及智能电网的建设、规划及生产调度都至关重要。精准且有效的风电功率预测是发展能源互联网的必然要求......
单一模型或固定权重组合模型进行中长期负荷预测时,可能存在预测精度不高和预测误差不稳定的问题;且由于诸多不确定因素对中长期负......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
近年来,天然气在中国能源结构中所占比重逐年加大,对外依存度增加,但进入“新常态”时期,在国内经济下行压力加大及国际原油价格下......
合理的铁路运用车保有量,对满足铁路货运需求,提高货车运用效率,降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其......
为解决传统化石能源短缺和环境污染的问题,风能等清洁、可再生性能源大规模的接入电网,加大了电力系统安全稳定运行的难度。风能分......
电动汽车未来大规模接入电网时,其充放电的时间和空间随机性,会对配电网网损、电能质量、可靠性、稳定性等方面产生很大的影响,给......
电力改革成功的关键是电价,电价是电力市场的核心和杠杆,是电力市场中传递供需变化信息的信号载体,指挥着整个电力市场的能源流动......
随着社会经济的不断发展,汽车拥有量不断攀升,交通拥堵已成为道路交通管理中亟待解决的主要难题。交通流密度是交通流理论中重要的......
中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐......
针对智能电网中短期负荷波动性大的特点,探索建立基于支持向量-分位数回归的短期负荷预测模型,在获得较高精度预测结果的同时,预测......
智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性......
为了有效量化负荷预测的不确定性,提出一种基于主成分分析PCA(principal component analysis)和高斯过程分位数回归GPQR(Gaussian ......
综述了时间序列频谱分析，尤其是一种广义频谱方法的新近发展。Hong（1999）提出的广义频谱是建立在通过特征函数进行的数据转换的基础之......
电动汽车的迅速发展将使充电桩负荷对电网造成影响,为此提出了使用深度学习分位数回归的充电桩负荷预测方法。该方法首先根据历史......
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期刊
为提高光伏发电功率预测精度及可靠性,提出一种基于相似日和分位数回归森林(QRF)的光伏发电功率概率密度预测模型。选取某光伏电站......
单一模型或固定权重组合模型进行中长期负荷预测时,可能存在预测精度不高和预测误差不稳定的问题;且由于诸多不确定因素对中长期负......
利用神经网络分位数回归获得预测当天在不同分位点上的电力负荷预测值,将Epanechnikov核函数与不同的最优窗宽选择方法相组合,得到......
神经网络分位数回归模型(QRNN)是神经网络与分位数回归的结合,充分发挥了神经网络与分位数回归的优势。一是通过神经网络,可以充分......
电能消费预测是行业和能源部门宏观规划的重要环节,准确预测电力负荷对电网管理和电力调度至关重要。随着电力行业的发展,学者们进......
当前,我国的发电模式始终都以传统的火力发电为主。自21世纪以来,我国的生活、工业和国防等用电总量正在逐步增加,这给火力发电带......
电力负荷预测对电力系统的调度,规划和生产计划起到了重要的作用。准确的负荷预测为电力系统的平稳运行保驾护航。在实际生活中,电......
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负......
考虑用户负荷时间序列基数小、波动性与随机性强、难以取得较高预测精度的特点,建立基于经验模式分解(Empirical Mode Decompositi......
综述了时间序列频谱分析 ,尤其是一种广义频谱方法的新近发展 .Hong ( 1 999)提出的广义频谱是建立在通过特征函数进行的数据转换......
现今电力系统短期负荷预测的点预测方法多种多样。为弥补传统点预测方法结果过于单一的问题,结合温度及日历序列因素对负荷的影响,......
