基于相空间重构和高斯过程回归的短期负荷预测

• 作者: 廖志伟 顾熹
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 相空间重构 高斯过程回归 C-C方法 短期负荷预测 组合核函数
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 73-79
• 页数: 7页
• 字数: 4817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC160389

摘要

基于负荷时间序列的混沌特性,提出了一种结合相空间重构(PSR)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷预测方法.首先采用C-C方法确定时间序列的延迟时间和嵌入维度,分别建立单变量和多变量的相空间重构模型.然后,分别运用单一与组合核函数的GP模型对负荷样本进行训练,根据最优超参数对24 h的日负荷进行预测.最后将预测结果与支持向量机模型以及多变量GP模型进行比较.结果显示,多变量组合核函数GP模型取得了更好的预测结果,验证了所提出的基于PSR和GPR的预测方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖志伟	华南理工大学电力学院	39	740	14.0	26.0
2	顾熹	华南理工大学电力学院	2	29	2.0	2.0