刘国徽
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：东北电力大学更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于ARIMA和LS-SVM组合模型的短期负荷预测被引量：3
- 2010年
- 经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性,针对此现象及其原因,为提高预测精度,提出采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对ARIMA预测误差进行修正的ARIMA-LS-SVM组合模型;利用该改进模型对哈尔滨电网负荷进行实例预测,结果表明:该方法能够提高短期负荷的预测精度,并且具有较强的推广性和应用能力。
- 刘国徽刘小满余雪芳王勇
- 关键词：短期负荷预测ARIMA模型
- 基于ARIMA改进模型的电力短期负荷预测
- 提高负荷预测精度对于电力系统经济可靠的运行具有重要意义.在实例预测中,利用累积式自回归动平均法(ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性.针对此现象及其原因,为提高预测精度,本文提出了利用最小二...
- 刘国徽刘小满余雪芳
- 关键词：电力系统短期负荷预测ARIMA模型
- 文献传递
