正交信号修正的偏最小二乘回归在电力负荷预测中的应用
偏最小二乘(partial least square,PLS)回归预测模型中,自变量样本中含有很多与预测变量正交的成分,往往会造成模型的过拟合,降低了预测精度.为此,提出了用正交信号修正(orthogonal signal correction,OSC)去除自变量中与预测变量无关的成分,用较少的主成份建立PLS回归模型.为了验证预测模型的成分解释能力及预测性能,收集了辽宁省近年的用电量及影响因素的资料进行预测分析,算例结果表明改进预测模型简化了模型结构,提取的模型成分减少,但预测模型的解释性却大幅增强,具有更好的预测能力.
电力系统 负荷预测 回归模型 偏最小二乘法
张石 杨超 王东阳
中国电力科学研究院 电力系统研究所,北京 100192
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2013-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）