[发明专利]基于PCA和分位数回归森林的短期负荷概率密度预测方法有效
| 申请号： | 201710854109.5 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN108022001B | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 孙国强;梁智;卫志农;臧海祥 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211199 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于PCA和分位数回归森林的短期负荷概率密度预测方法，包括以下步骤：1)收集电力系统短期负荷预测所需的基本数据，如负荷历史数据，温度、湿度等气象信息，日期类型等；2)从影响因素中选取相关性较强的输入变量，并构造合适的训练样本集；3)采用主成分分析对输入变量集合进行降维处理；4)对降维处理后的数据建立分位数回归森林预测模型，获得任意分位点条件下的回归预测结果；5)通过核密度估计获得短期负荷概率密度预测。本发明提供的方法有效地提高了短期负荷预测精度，可以获得任意时刻负荷概率密度预测结果，能够较好解决电力系统短期负荷预测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca 位数 回归 森林 短期 负荷 概率 密度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCA和分位数回归森林的短期负荷概率密度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)收集电力系统短期负荷预测所需的基本数据，如负荷历史数据，温度、湿度等气象信息，日期类型等；(2)从所有影响因素中选取相关性较强的输入变量，并构造合适的训练样本集；(3)采用主成分分析对步骤(2)得到的输入变量集合进行降维处理；(4)对降维处理后的数据建立分位数回归森林预测模型，获得任意分位点条件下的回归预测结果；(5)通过核密度估计获得短期负荷概率密度预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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