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融合多种相关性分析方法的行业电量需求预测

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【作者】 董楠席云华朱浩骏时亚军

【Author】 DONG Nan;XI Yunhua;ZHU Haojun;SHI Yajun;China Southern Power Grid Energy Development Research Institute Co.,Ltd.;Research Center for Big Data Engineering and Technologies, Department of Electronic Information and Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University;

【机构】 南方电网能源发展研究院有限责任公司上海交通大学电子信息与电气工程学院大数据工程技术研究中心

【摘要】 随着供给侧改革的深入推进,为满足电网发展的需要,需要对行业电量需求预测模型进行精细化改进。从行业电量增长因素入手,提出基于关联规则挖掘和主成分分析相结合的行业电量相关性分析方法,建立历史用电相关分析数据集,挖掘行业电量增长的主导因素;分别对传统ARIMA模型和多元回归模型进行改进,得到融合多种相关性分析方法的行业电量需求模型。最后利用某地区有色金属行业为例进行实证分析,结果表明改进后的模型较传统预测模型的预测精度有较大的提升。

【基金】 国家重点基础研究计划支持项目(2016YFB0900100);上海市科委重大项目(18DZ1100303);中国南方电网有限公司科技项目(2200002018030203NG00005)~~
【所属期刊栏目】 用电 (2020年06期)
  • 【DOI】10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.06.011
  • 【分类号】TM73;F426.61
  • 【下载频次】123
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