期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

电力系统用电量预测的最小面积和法被引量：1

forecast of electric system power consumption: minimum area method

下载PDF

导出

摘要针对电力系统用电量预测的一元线性回归模型 ,提出了最小面积和法。与传统的最小二乘回归法相比较 ,该方法综合考虑X及Y方向误差确定相关方程 ,所求相关方程不会因坐标系的选取而改变 ,所求方程更为合理 ,可作为电力系统用电量预测的一种新方法。

作者刘敏华郑洁

机构地区扬州大学信息工程学院电气工程系

出处《中国煤炭》北大核心 2003年第10期34-36,共3页 China Coal

关键词电力系统用电量预测最小面积和法电力负荷一元线性回归模型

分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]

引文网络
相关文献

参考文献4

1庄楚强,吴亚森..应用数理统计基础[M].广州:华南理工大学出版社,2002.
2牛东晓等编著..电力负荷预测技术及其应用[M].北京:中国电力出版社,1998:232.
3陈希孺编著..概率论与数理统计[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2006.
4汪荣鑫编.数理统计[M].西安交通大学出版社,1996.2. 被引量：1

同被引文献1

1朱春龙,杨诚芳.建立线性相关方程的最小距离平方和法[J].人民长江,2001,32(9):47-49. 被引量：5

引证文献1

1尹腊梅,朱春龙,王丽君.利用EXCEL确定线性相关方程[J].中国科技信息,2008(15):222-222. 被引量：1

二级引证文献1

1宋庆梅,吴非,袁振洲.城市轨道交通站台的乘客分布特性分析及建模[J].城市轨道交通研究,2011,14(9):43-47. 被引量：7

1刘敏华.电力负荷预测线性相关方程的最佳权重加权最小二乘法[J].徐州师范大学学报（自然科学版）,2003,21(3):26-29. 被引量：1
2孙秀卉,刘莉.回归分析法在年用电量预测中的应用[J].沈阳工程学院学报（自然科学版）,2005,1(2):71-72. 被引量：4
3高中臣,张爱玲,陈晨.基于SVPWM的感应电机直接转矩控制方法的研究[J].太原理工大学学报,2009,40(6):640-643.
4王永华,刘军生,周晓华,赵佳妍,阎丽琴.一例基于灰色模型的电力负荷预测方法的应用[J].电力学报,2005,20(3):280-282. 被引量：2
5Awad,SS,李勇.采用运算放大器电路的电容测量的误差确定与减小[J].国外电子测量技术,1991,10(3):16-19.
6吴起,宋立国,张宇飞.一元线性回归模型在负荷预测中的应用[J].中国电力教育,2010(A01):265-267. 被引量：11
7陆柳敏.基于Matlab的电力系统中长期负荷预测及应用[J].广西电力,2012,35(6):26-28. 被引量：1
8何川,蒋晓艳.基于一元线性回归模型的农村用电量预测[J].西藏科技,2013(10):74-76. 被引量：2
9陈国锐,白林森,任明刚.基于组合的电力系统无功优化及组合权重的确定[J].今日科苑,2010(21):124-124.
10张建华,辛付龙,陈星莺,王健.双馈风力发电机三相短路状态下的参数辨识[J].电力自动化设备,2012,32(6):86-89. 被引量：6

中国煤炭

2003年第10期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部