供用电

2020, v.37;No.235(06) 66-73+81

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融合多种相关性分析方法的行业电量需求预测
Industry Electricity Demand Forecasting with Multiple Correlation Analysis Methods

董楠;席云华;朱浩骏;时亚军;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 行业电量;关联规则;主成分分析;改进回归模型;相关性分析

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 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)~~

作者(Author): 董楠;席云华;朱浩骏;时亚军;

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