期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
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
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
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
分布式协同网络用电负荷分层加权概率预测方法
被引量:
15
1
作者
孙欣尧
王雪
+1 位作者
吴江伟
刘佑达
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期241-246,共6页
先进计量体系(AMI)是智能电网中的分布式协同网络,其通过广泛布置的分布式测量计算节点对用电端的用户用电信息进行测量和协同分析。基于分布式协同网络测量得到的海量数据,针对短期用电负荷的概率预测问题提出一种分层特征加权概率预...
先进计量体系(AMI)是智能电网中的分布式协同网络,其通过广泛布置的分布式测量计算节点对用电端的用户用电信息进行测量和协同分析。基于分布式协同网络测量得到的海量数据,针对短期用电负荷的概率预测问题提出一种分层特征加权概率预测方法。该方法采用核主分量分析提取用电负荷测量样本的非线性特征,根据提取的特征采用马氏距离判据对用电负荷数据进行特征加权,剔除权重低的不相关干扰数据;提出将经验模态分解与稀疏贝叶斯学习方法相结合的机器学习用电负荷概率预测方法,对用电负荷高频与低频分量进行分层概率分布预测。最后,将所提出的方法应用于某地区的短期用电负荷预测实验,实验结果表明该方法能够有效预测短期用电负荷的概率分布,预测精度高、可靠性好。
展开更多
关键词
分布式
协同
网络
用电负荷预测
特征加权
分层预测
稀疏贝叶斯学习
下载PDF
职称材料
题名
分布式协同网络用电负荷分层加权概率预测方法
被引量:
15
1
作者
孙欣尧
王雪
吴江伟
刘佑达
机构
清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期241-246,共6页
基金
国家自然科学基金(61272428)
教育部博士点基金(20120002110067)资助项目
文摘
先进计量体系(AMI)是智能电网中的分布式协同网络,其通过广泛布置的分布式测量计算节点对用电端的用户用电信息进行测量和协同分析。基于分布式协同网络测量得到的海量数据,针对短期用电负荷的概率预测问题提出一种分层特征加权概率预测方法。该方法采用核主分量分析提取用电负荷测量样本的非线性特征,根据提取的特征采用马氏距离判据对用电负荷数据进行特征加权,剔除权重低的不相关干扰数据;提出将经验模态分解与稀疏贝叶斯学习方法相结合的机器学习用电负荷概率预测方法,对用电负荷高频与低频分量进行分层概率分布预测。最后,将所提出的方法应用于某地区的短期用电负荷预测实验,实验结果表明该方法能够有效预测短期用电负荷的概率分布,预测精度高、可靠性好。
关键词
分布式
协同
网络
用电负荷预测
特征加权
分层预测
稀疏贝叶斯学习
Keywords
distributed collaborative network
load forecasting
feature weighting
hierarchical forecasting
sparseBayesian learning (SBL)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式协同网络用电负荷分层加权概率预测方法
孙欣尧
王雪
吴江伟
刘佑达
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
15
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部