采用面积灰关联决策的高斯过程回归概率短期负荷预测

• 作者: 刘座铭 蔡国伟 邢恩恺 黄南天 齐斌
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 概率预测 短期负荷预测 综合决策 面积灰关联决策 高斯过程回归 协方差函数
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 64-71
• 页数: 8页
• 字数: 7045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20180118008

摘要

为克服概率负荷预测各评价指标相互冲突,难以确定最优预测模型难题,提出采用面积灰关联决策的高斯过程回归(GPR)概率短期负荷预测新方法.首先,构建综合评价指标集合,全面评估基于不同协方差函数的GPR模型预测效果,得到综合评价矩阵.然后,采用熵权法对各指标客观赋权,并在此基础上,使用面积灰关联决策对各模型排序,确定最优GPR概率预测模型.最终,以该模型开展概率预测.实验表明,相较传统距离灰关联决策,面积灰关联决策更明确地分辨方案间差异,结论更可靠.最优GPR模型在保证确定性预测精度的同时,相较预测误差分布特性统计法,准确刻画了负荷的波动性,预测区间更加精确可靠,区间上限明显更低,有助于为决策提供更多有效信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘座铭	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	10	22	3.0	4.0