融合多种相关性分析方法的行业电量需求预测

• 作者: 席云华 时亚军 朱浩骏 董楠
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 行业电量 关联规则 主成分分析 改进回归模型 相关性分析
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 用电
• 页码范围: 66-73,81
• 页数: 9页
• 分类号: TM721
• 字数: 5286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.06.011

摘要

随着供给侧改革的深入推进,为满足电网发展的需要,需要对行业电量需求预测模型进行精细化改进.从行业电量增长因素入手,提出基于关联规则挖掘和主成分分析相结合的行业电量相关性分析方法,建立历史用电相关分析数据集,挖掘行业电量增长的主导因素;分别对传统ARIMA模型和多元回归模型进行改进,得到融合多种相关性分析方法的行业电量需求模型.最后利用某地区有色金属行业为例进行实证分析,结果表明改进后的模型较传统预测模型的预测精度有较大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董楠		11	94	4.0	9.0
2	时亚军	上海交通大学电子信息与电气工程学院大数据工程技术研究中心	6	3	1.0	1.0
3	席云华		1	0	0.0	0.0
4	朱浩骏		1	0	0.0	0.0