本文選題：嶺回歸 + 自適應　； 參考：《電子技術應用》2017年11期

【摘要】：針對傳統(tǒng)短期負荷預測中預測模型缺乏自適應性、預測影響因素復雜難于篩選的問題,提出一種結合自適應技術的嶺回歸預測模型。通過引入嶺回歸技術,能在預測中多方面考慮各種復雜因素而不會受到因素間多重共線性的影響;引入虛擬預測日,同時設置不同權重對相似歷史樣本進行自適應篩選并訓練,能夠對每一個預測日減小預測誤差。算例分析表明,應用結合自適應技術的嶺回歸預測方法后,實際預測誤差得到顯著降低。
[Abstract]:Aiming at the lack of adaptability of forecasting model in traditional short-term load forecasting and the complexity of factors affecting forecasting, a ridge regression forecasting model combined with adaptive technology is proposed. By introducing ridge regression technology, we can consider various complex factors in prediction without being affected by multiple collinear factors, introduce virtual forecasting days, and set up different weights for adaptive screening and training of similar historical samples. The prediction error can be reduced for each prediction day. The example analysis shows that the actual prediction error is significantly reduced by using the ridge regression prediction method combined with adaptive technology.
【作者單位】： 國網北京市電力公司昌平供電公司;中國電力科學研究院;國網上海市電力公司;
【基金】：國家863計劃(2015AA050203) 國家電網公司科技項目(52094016000A)
【分類號】：TM715

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