基于时间序列缺失数据的GAM短期电力负荷预测

来源 :科学技术创新 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangyang03
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
可靠、准确的区域用电负荷预测对于电力系统的运行和规划至关重要,短期负荷预测有助于经济运行、调度电力.考虑到时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据缺失这一情况,为此本文基于广义相加模型,建立短期电力负荷预测模型.首先对数据进行规范化和数据插补预处理,然后在GAM模型中调用合适的平滑函数、设置最佳参数,在R平台上对时间序列数据进行短期负荷预测,最后实验得出短期内的用电高峰和低谷时段.
其他文献
针对2021年全国大学生数学建模竞赛B题,在一些简化假设下给出了寻找乙醇制备C4烯烃最佳条件的数学模型,求出了在不同温度下不同催化剂组合对乙醇制备C4烯烃的影响,从而对实验的进一步进行做出一些指导,提供相应的思路和设计方案.