基于非负矩阵分解和相关向量机的短期负荷预测

• 作者: 何建平 张威 徐文令 陈军
• 来源期刊: 南方电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 非负矩阵分解 相关向量机
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 系统分析与运行
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3183字
• 语种: 中文

摘要

为了能够进一步提高电力系统负荷预测的准确性,提出了一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和相关向量机(relevant vector machine,RVM)的短期负荷预测方法.此方法通过利用NMF对输入样本进行分解,得到低维的非负映射矩阵,将该低维矩阵输入到相关向量机进行训练预测.仿真结果表明,预测效果有明显的改善,而所提出的NMF-RVM模型较之单一的RVM模型具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈军	三峡大学电气与新能源学院	24	68	4.0	7.0
2	张威		12	41	4.0	6.0
3	何建平	三峡大学电气与新能源学院	3	6	2.0	2.0
4	徐文令	三峡大学电气与新能源学院	5	5	1.0	2.0