基于粗糙集理论与D-S证据理论改进的多元回归负荷预测方法研究

• 作者: 姚建刚 郑玲 陈毅波
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 中长期负荷预测 多元回归 粗糙集方法 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC150852

摘要

当前，中长期负荷预测大多采用多元回归算法，但在建模时对影响因子及历史年的选择缺乏良好的依据，很难在考虑更多影响因子及历史年数据与降低回归模型误差之间做出平衡。这使多元回归算法在实际负荷预测中的精准度很不稳定。将粗糙集理论与D-S证据理论引入多元回归算法，利用粗糙集理论对影响因子进行重要性排序。分别以历史年和影响因子为对象进行聚类，以此建立多个多元回归模型。利用D-S证据理论对多个组合预测的权重分配方案进行权重融合，得出最终基于多元回归分析法的组合预测模型。经算例验证，该模型能较好地平衡影响因子和历史年的选取，能有效提高多元回归算法在中长期负荷预测中的准确性，适用性强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚建刚	湖南大学电气与信息工程学院	221	4287	36.0	52.0
2	陈毅波		5	54	2.0	5.0
3	郑玲	湖南大学电气与信息工程学院	3	50	2.0	3.0