短期电力负荷预测模型的比较研究

TM714%TP181%TP183; 为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型....

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Veröffentlicht in:	中国科学技术大学学报 2019, Vol.49 (2), p.119-124
Hauptverfasser:	严慧峰, 黄定疆, 谢垚, 程霄, 谢吉洋, 朱晓蒙, 马占宇
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TM714%TP181%TP183; 为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.
ISSN:	0253-2778
DOI:	10.3969/j.issn.0253-2778.2019.02.006