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基于Adaboost的改进多元线性回归灰色组合中期负荷预测

李辉  
【摘要】:中期负荷预测是电力专项规划的重要环节,且规划方案的质量与其预测精度密切相关。此外中期负荷预测对电力网安全性也有着极其重要的作用。考虑到负荷预测多方案性、时间性、条件性和不确定性特点,截至目前还没有任何一种方法适用于所有情况。所以在进行实际预测时,要结合具体情况,具体分析,挑选合适的模型。本文是对中期负荷预测技术进行研究。首先对中期负荷预测目的、意义和国内外研究现状进行了综述。然后剖析了多元线性回归算法及Adaboost算法。针对小样本数据搭建的多元线性回归模型的异方差性影响,提出一种基于Adaboost的改进多元线性回归算法。该算法利用Adaboost算法动态调整不同样本对应的权值因子,并协调和组合多个多元线性回归模型,在减弱异方差性影响的同时提高了算法的泛化能力。接着分析了灰色GM(1,1)算法的原理,针对GM(1,1)模型预测精度不高的缺陷,提出先利用滑动平均法进行改进。若精度达不到要求,再利用残差修正法和马尔可夫法建立改进残差GM(1,1)模型作为最终的改进GM(1,1)模型。最后利用递归等权法和理想点多属性决策方法将改进多元线性回归模型和改进GM(1,1)与趋势外推模型及人均用电量模型分别进行组合并对比,选取最优组合模型用以克服单一模型预测精度不高的缺陷。通过进贤县历史负荷数据集进行预测算例,验证改进模型、组合模型的有效性和实用价值。


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