基于ARMA-SVM组合模型的售电用户用电量预测方法

曹敏; 巨健; 白泽洋; 刘骏涛

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基于ARMA-SVM组合模型的售电用户用电量预测方法

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影响用户用电量的因素较多,根据其分别受线性和非线性因素影响的特点,该文提出1种基于自回归移动平均模型和支持向量机模型的组合预测方法,构建组合模型后,分别与仅采用自回归移动平均模型和支持向量机模型的预测结果进行对比分析.对比结果表明,组合模型的平均绝对百分误差指标相比单一模型明显降低,可以有效提高用电量预测的精度.

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来源
《能源与环境》 |2021年第1期|49-51|共3页
作者
曹敏; 巨健; 白泽洋; 刘骏涛;
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作者单位

国网陕西省电力公司陕西西安710048;

国网陕西省电力公司陕西西安710048;

国网陕西省电力公司陕西西安710048;

苏文电能科技股份有限公司江苏常州213000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TM-9;
关键词
用电量预测; 自回归移动平均模型; 支持向量机模型; 售电公司; 组合模型;

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