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基于周期性成分分析的短期尖峰负荷预测: 收藏
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引用; 《宜春学院学报》2015年第12期37卷 32-35页; 作者：梁武李丽赵云徐宜臻潘志鸿车金星宿州学院数学与统计学院安徽宿州234000 南昌工程学院理学院南昌330099 国网修水县电力公司江西修水332400; 短期尖峰负荷预测对电力系统的发电计划制定和经济运行至关重要,依据短期负荷具有较强的周期性变化的特征,本文设计了一种基于周期性成分分析的混合预测模型。首先,设立星期周期和月份周期等19周期成分;再利用多元线性回归模型估计出上...; 短期尖峰负荷预测对电力系统的发电计划制定和经济运行至关重要,依据短期负荷具有较强的周期性变化的特征,本文设计了一种基于周期性成分分析的混合预测模型。首先,设立星期周期和月份周期等19周期成分;再利用多元线性回归模型估计出上述各周期成分的影响值,从而为尖峰负荷的内在结构提供可解释性;最后,利用ARIMA模型建立短期尖峰负荷需求与其内在成分的关系模型。2012年江西省某县短期尖峰负荷的数值模拟检验了模型的有效性,研究成果可以为该县电网运行的可持续发展提供一定的参考价值。; 来源：详细信息评论

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