基于加权偏最小二乘回归的中长期负荷预测

查看全文 作　　者：[1]陈素玲;[1]姚建刚;[1]龚磊

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082

出　　处：《电力需求侧管理》索引2014年第16卷第1期,共4页

摘　　要：针对中长期负荷预测,考虑各历史样本在建立适用于预测对象的模型时处于不同的地位,应分配不同的权值,提出一种基于加权偏最小二乘回归(weighted partial least squares regression,WPLSR)的预测方法。利用相似离度计算历史样本与预测对象的相似度,判定样本是否含有异常值,自适应地为历史样本分配权值,进而采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)提取主成分和回归分析。算例结果表明WPLSR方法的预测精度比普通PLSR模型有显著提高,具有良好的可行性和有效性。 关键词：中长期负荷预测偏最小二乘回归相似离度权值

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