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基于谱聚类和优化极端学习机的超短期风速预测
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM615[电气工程—电力系统及自动化] F407.61[经济管理—产业经济]
  • 作者机构:[1]华北电力大学经济与管理学院,北京102206
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(70901025)
中文摘要:

利用格兰杰因果检验中不同滞后期的自变量对因变量的因果关系的不同,对原始数据进行滞后处理,通过不断试错,选取对发电量影响显著的5个因素作为自变量,结合主成分分析法,提取第一、二主成分与发电量进行回归分析,并对我国发电量进行了预测.通过与不作处理的主成分回归预测结果和向量自回归预测结果进行对比,发现该方法在对月发电量进行预测时具有更高的准确率.

英文摘要:

By using the difference between causal relationships of the variables to the dependent variable with different lag in Granger causality test,hysteresis processing is conducted on the original data and five factors which have obvious influence is selected as independent variables.Combined with principal component analysis method,the first and second principal component is forecasted and regression analysis is made with generated energy,then generated energy is forecasted.Contrasted the results of none processed principal component regression with vector autoregression forecasting,it is found that the method has higher accuracy rate on monthly generating capacity forecast.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600