偏差分析に基づく短期負荷予測の二次予測

短期負荷予測（STLF）は、電力システムの計画と運用の基礎です。中国の急成長する負荷に関して、この論文では新しい二段階ハイブリッド予測法を提案します。第一段階では、日次負荷が時系列手法によって予測されます；第二段階では、時系列手法によって引き起こされる偏差が相対要因の影響を考慮して予測され、その後第一段階の結果に加えられます。他の従来の手法とは異なり、この論文では、実際の負荷と従来の時系列手法による予測結果の間の偏差に対する相対要因の影響について深く分析します。この分析に基づいて、歴史的データの特性に応じて線形回帰、二次計画、およびサポートベクターマシン（SVM）の中から最も適切なアルゴリズムを選択するために、第二段階を実行する適応アルゴリズムが提案されます。これらのアイデアは、SVMや他の普及した手法と比較して、予測プロセスをより正確で適応的かつ効果的にします。効果は、中国での実験と実際の適用によって示されています。