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基于回归分析的短期负荷概率密度预测方法研究
基于回归分析的短期负荷概率密度预测方法研究
摘要：随着电力系统的快速发展和智能化的进步，对负荷预测的准确性和可靠性要求也越来越高。提供准确的负荷预测有助于电力系统的稳定运行和优化调度。本文基于回归分析方法，对短期负荷概率密度进行预测，以提高负荷预测的精确性和可靠性。
1.引言
负荷预测是电力系统运行和调度的核心内容之一。准确的负荷预测可以帮助电力系统实现合理调度，降低供电风险，提高供电质量。在电力市场中，准确的负荷预测也对电力交易和市场供需平衡有着重要的指导作用。
2.相关理论和方法
2.1回归分析
回归分析是一种常见且广泛应用的统计分析方法。其基本思想是通过建立自变量和因变量之间的关系模型，进行预测和推断。回归分析可用于时间序列数据的分析和预测。
2.2负荷预测方法
负荷预测的方法可以分为多种，如时间序列分析法、人工神经网络法、机器学习法等。本文采用回归分析方法进行负荷预测，以提高预测的准确性。
3.数据准备
本文使用历史负荷数据作为训练样本，以建立负荷与其他变量之间的回归关系。同时，还需准备其他影响负荷的因素数据，如天气数据、节假日因素等。
4.建立回归模型
在回归分析中，需选择适合的自变量和因变量，并建立回归模型。首先，对数据进行预处理和特征选择，剔除异常值和噪声数据。然后，选择合适的回归方法，如线性回归、多项式回归等。最后，通过回归模型的训练和拟合，得到负荷与其他变量之间的关系模型。
5.模型评估
为了评估建立的回归模型的准确性和可靠性，需进行模型评估。常见的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。通过对比预测结果与实际负荷数据，可以评估模型的预测能力。
6.结果分析
根据建立的回归模型和模型评估结果，可以得到短期负荷概率密度预测结果。根据预测结果，可以为电力系统的运行和调度提供决策支持，并实现供需平衡和优化调度。
7.研究展望
本文针对短期负荷概率密度预测进行了基于回归分析的方法研究。然而，回归分析仍然存在一定的局限性，如对数据的线性要求较高、容易受到异常值的影响等。因此，在后续的研究中，可以进一步探索其他方法，如人工神经网络、机器学习等，在负荷预测中的应用。
总结：本文基于回归分析方法，对短期负荷概率密度进行预测。通过建立回归模型，可以得到负荷与其他变量之间的关系，并实现负荷预测的精确性和可靠性。本文的研究对于电力系统的稳定运行和优化调度具有重要的意义。
参考文献：
[1]陈国良，韩玉敏.基于回归分析的电力负荷预测方法研究[D].长沙：中南大学，2014.
[2]张磊，杨丽萍.电力系统负荷预测研究综述[J].电力系统及其自动化学报，2018，30(10):1-8.