基于时间序列缺失数据的GAM短期电力负荷预测

• 作者: 刘佳星
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 广义相加模型 非参数平滑函数 缺失值填补 短期负荷预测 R语言
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2022.08.003

摘要

可靠、准确的区域用电负荷预测对于电力系统的运行和规划至关重要,短期负荷预测有助于经济运行、调度电力.考虑到时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据缺失这一情况,为此本文基于广义相加模型,建立短期电力负荷预测模型.首先对数据进行规范化和数据插补预处理,然后在GAM模型中调用合适的平滑函数、设置最佳参数,在R平台上对时间序列数据进行短期负荷预测,最后实验得出短期内的用电高峰和低谷时段.