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日电力负荷曲线建模与预测:一种混合方法

作者

上市的:
  • Haeran Cho
  • 亚尼·古德
  • 泽维尔·布罗萨特
  • 姚启伟

摘要

我们提出了一种用于电力负荷建模和短期预测的混合方法。我们方法的两个组成部分是:(1)通过将广义加性模型拟合到负荷的周平均值,对总体趋势和季节性建模;(2)通过曲线线性回归,对连续日负荷的相关性结构建模。对于后者,提出了一种新的线性回归方法,既有曲线响应又有曲线回归量。该方法背后的关键思想是基于Hilbert空间奇异值分解的降维,它将曲线回归问题简化为几个普通(即标量)线性回归问题。我们使用法国1996年至2009年的电力负荷说明了混合方法,并将我们的方法与其他可用模型(包括法国电力运营模型)进行了比较。本文的补充材料可在网上获得。

建议引用

  • Cho,Haeran&Goude,Yannig&Brossat,Xavier&Yao,Qiwei,2013年。"日电力负荷曲线建模与预测:一种混合方法,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档49634,伦敦经济政治学院,伦敦政治经济学院图书馆。
  • 手柄:RePEc:ehl:lsero:49634
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    1. Jeng‐Min Chiou和Pai‐Ling Li,2007年。"功能聚类和识别纵向数据的子结构,"英国皇家统计学会学报B辑,皇家统计学会,第69卷(4),第679-699页,9月。
    2. Ramanathan,Ramu&Engle,Robert&Granger,Clive W.J.&Vahid-Araghi,Farshid&Brace,Casey,1997年。"电力负荷和峰值的短期预测,"国际预测杂志爱思唯尔,第13卷(2),第161-174页,6月。
    3. Anestis Antoniadis&Efstathios Paparoditis&Theofanis Sapatinas,2006年。"一种用于时间序列预测的函数小波核方法,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会,第68卷(5),第837-857页,11月。
    4. 亨德曼、罗布·J·和科勒、安妮·B·和斯奈德、拉尔夫·D·和格罗斯、西蒙,2002年。"指数平滑法自动预测的状态空间框架,"国际预测杂志,爱思唯尔,第18卷(3),第439-454页。
    5. 西蒙·伍德,2011年。"半参数广义线性模型的快速稳定限制最大似然和边缘似然估计,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会,第73卷(1),第3-36页,1月。
    6. Peter Hall&Céline小瓶,2006年。"评估功能数据的有限维,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会,第68卷(4),第689-705页,9月。
    7. James W.Taylor,2010年。"短期电力需求预测的三季法,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第204(1)卷,第139-152页,7月。
    8. Dordonat,V.&Koopman,S.J.&Ooms,M.&Dessertaine,A.&Collet,J.,2008年。"模拟法国国家电力负荷的逐时周期状态空间模型,"国际预测杂志爱思唯尔,第24卷(4),第566-587页。
    9. 西蒙·伍德,2004年。"广义可加模型的稳定有效多重平滑参数估计,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第99卷,第673-686页,1月。
    10. James W.Taylor和de Menezes,Lilian M.和McSharry,Patrick E.,2006年。"日前电力需求预测的单变量方法比较,"国际预测杂志,爱思唯尔,第22卷(1),第1-16页。
    11. Hallin,Marc&Liska,Roman,2007年。"确定一般动态因子模型中的因子数,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第102卷,第603-617页,6月。
    12. Shu Fan和Rob Hyndman,2010年。"基于半参数加性模型的短期负荷预测,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件2010年10月17日,莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    13. 科特·R和史密斯·M,2003年。"日内电力负荷的贝叶斯建模与预测,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第98卷,第839-849页,1月。
    14. 何国忠、缪勒、汉斯·格奥尔格和王、珍妮·林,2003年。"平方可积随机过程的泛函正则分析,"多元分析杂志爱思唯尔,第85卷(1),第54-77页,4月。
    15. Cupidon,J.&Eubank,R.&Gilliam,D.&Ruymgaart,F.,2008年。"无穷维典型相关和变量的一些性质,"多元分析杂志爱思唯尔,第99卷(6),第1083-1104页,7月。
    16. 杨文静(Wenjing Yang)和汉斯·乔治·穆勒(Hans‐Georg Müller)以及乌尔里希·斯塔特穆勒(Ulrich Stadtmüller2011)。"功能奇异成分分析,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会,第73卷(3),第303-324页,6月。
    17. James G.M.和Sugar C.A.,2003年。"稀疏采样函数数据的聚类,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第98卷,第397-408页,1月。
    18. Eubank,R.L.&Hsing,Tailen,2008年。"随机过程的典型相关,"随机过程及其应用爱思唯尔,第118(9)卷,第1634-1661页,9月。
    19. Shubhankar Ray和Bani Mallick,2006年。"贝叶斯小波方法的函数聚类,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会,第68卷(2),第305-332页,4月。
    20. Lam,Clifford&Yao,Qiwei,2012年。"高维时间序列的因子建模:因子数量推断,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档45684,伦敦政治经济学院,伦敦政治经济学院图书馆。
    21. 塞族人,尼科莱塔和瓦瑟曼,拉里,2005年。"CATS:变换和平滑后的聚类,"美国统计协会杂志,美国统计协会,第100卷,第990-999页,9月。
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    1. 王增平(Zengping Wang)、赵兵(Bing Zhao)、郭海波(Haibo Guo)、汤玲玲(Lingling Tang)和彭月星(Yuexing Peng),2019年。"主动学习框架下短期负荷预测的深度集成学习模型,"能源,MDPI,第12卷(20),第1-13页,10月。
    2. Lozinskaia,Agata&Redkina,Anastasiia&Shenkman,Evgenia,2020年。"基于季节模式的综合电力系统用电量预测,"应用计量经济学《俄罗斯国家经济和公共管理总统学院》,第60卷,第5-25页。
    3. Brenda López Cabrera和Franziska Schulz,2017年。"预测电力需求的广义分位数:函数数据方法,"美国统计协会杂志,Taylor&Francis期刊,第112卷(517),第127-136页,1月。
    4. Jahanpour,Ehsan&Ko,Hoo Sang&Nof,Shimon Y.,2016年。"可持续风能分配网络的协作协议,"国际生产经济学杂志,爱思唯尔,第182卷(C),第496-507页。
    5. Bessec,Marie&Fouquau,Julien,2018年。"基于平稳小波变换组合的短期电力负荷预测,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第264(1)卷,第149-164页。
    6. Nicola Mingotti和Lillo Rodríguez,Rosa Elvira和Romo,Juan,2015年。"函数时间序列的随机游走检验,"DES——工作文件。统计学和计量经济学。操作系统ws1506,马德里卡洛斯三世大学,埃斯塔德学院。
    7. Abdelmonaem Jornaz&V.A.Samaranayake,2019年。"用日样条函数建立24小时电力负荷日变化曲线的多步骤方法,"能源,MDPI,第12卷(21),第1-22页,11月。
    8. Nedellec,Raphael&Cugliari,Jairo&Goude,Yannig,2014年。"GEFCom2012:电力负荷预测和半参数模型反演,"国际预测杂志爱思唯尔,第30卷(2),第375-381页。
    9. 周凯乐、傅、赵、杨、山林,2016。"大数据驱动的智能能源管理:从大数据到大洞察力,"可再生能源和可持续能源审查爱思唯尔,第56卷(C),第215-225页。
    10. Xu,Xiuqin&Chen,Ying&Goude,Yannig&Yao,Qiwei,2021年。"法国半小时电力负荷的日前概率预测和曲线间回归的分位数,"应用能源爱思唯尔,第301(C)卷。
    11. 莫拉尔·卡塞多(Moral-Carcedo)、朱利安(Julián)和佩雷斯·加西亚(Pérez-García),朱利安,2019年。"温度和日光对短期电力负荷的时间效应,"能源爱思唯尔,第174卷(C),第169-183页。
    12. 萨拉赫丁·汗,2023年。"使用一种新的基于智能的应用程序进行短期电力负荷预测,"可持续性,MDPI,第15卷(16),第1-12页,8月。
    13. Arora,Siddharth&Taylor,James W.,2018年。"特殊日负荷预测的基于规则的自回归移动平均模型:法国案例研究,"欧洲运筹学杂志,爱思唯尔,第266卷(1),第259-268页。
    14. Cees Diks&Bram Wouters,2023年。"功能时间序列的降噪,"论文2307.02154,arXiv.org。
    15. Elías,Antonio&Jiménez,劳尔&尚,Han Lin,2022年。"函数时间序列预测的投影方法研究,"多元分析杂志爱思唯尔,第189(C)卷。
    16. 邵,郑&超,傅&杨,山林&周,凯乐,2017。"电力需求预测中提取和识别波动特征的分解方法综述,"可再生能源和可持续能源审查爱思唯尔,第75卷(C),第123-136页。
    17. 王,博&邓,娜娜&李,郝翔&赵,文辉&刘,杰&王,赵华,2021年。"货币激励和道德劝导对居民高峰用电的影响及机制,"技术预测与社会变革爱思唯尔,第169(C)卷。
    18. 张素琪(Suqi Zhang)、张宁靖(Ningjing Zhang,音译)、张子琪(Ziqi Zharg)和陈颖(Ying Chen),2022年。"基于改进海鸥优化算法优化的支持向量机电力负荷预测方法,"能源,MDPI,第15卷(23),第1-17页,12月。
    19. 郭少军、乔兴浩,2023。"高维函数时间序列的一致性和稀疏性及其在自回归中的应用,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档114638,伦敦政治经济学院图书馆。
    20. 莫拉尔·卡塞多(Moral-Carcedo)、朱利安(Julián)和佩雷斯·加西亚(Pérez-García),朱利安,2017年。"将长期经济情景纳入峰值负荷预测:在西班牙的应用,"能源爱思唯尔,第140卷(P1),第682-695页。
    21. Souhaib Ben Taieb&Raphael Huser&Rob J.Hyndman&Marc G.Genton,2015年。"基于增强加性模型的概率时间序列预测:在智能仪表数据中的应用,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件12月15日,莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    22. 郭炳焕和黄秋叶,2018。"短期电力负荷预测的高精度人工神经网络模型,"能源,MDPI,第11卷(1),第1-13页,1月。
    23. 方,秦&郭,邵军&乔,兴浩,2022。"高维泛函/标量时间序列的有限样本理论及其应用,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档114637,伦敦政治经济学院图书馆。

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    1. 卡斯滕·韦贝尔(Karsten Webel),2022年。"次月时间序列建模和季节调整的一些最新进展,"讨论文件2022年3月31日,德意志联邦银行。
    2. 朱、韩冰和李、芮和张、日泉和廉、恒,2020年。"基于距离协方差的非线性泛函典型相关分析,"多元分析杂志,爱思唯尔,第180卷(C)。
    3. James W.Taylor,2008年。"利用英国逐分钟数据进行短期负荷预测的方法评估,"国际预测杂志爱思唯尔,第24卷(4),第645-658页。
    4. Li,Pai-Ling&Chiou,Jeng-Min,2011年。"子空间投影函数数据聚类的聚类数识别,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第55(6)卷,第2090-2103页,6月。
    5. 大冢、吉弘和小谷、高石和卡卡木、卡佐彦,2010年。"日本电力需求预测:贝叶斯空间自回归ARMA方法,"计算统计与数据分析Elsevier,第54卷(11),第2721-2735页,11月。
    6. Mestekemper,Thomas&Kauermann,Göran&Smith,Michael S.,2013年。"日内能源需求预测中周期自回归模型与动态因子模型的比较,"国际预测杂志爱思唯尔,第29卷(1),第1-12页。
    7. 周,杨和林,舒琴和王,珍妮·林,2018年。"纵向数据的局部和全局时间相关性,"多元分析杂志爱思唯尔,第167(C)卷,第1-14页。
    8. Kim,Myung Suk,2013年。"预测日内电力需求的特殊日效应建模,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第230(1)卷,第170-180页。
    9. Soares,Lacir J.和Medeiros,Marcelo C.,2008年。"短期电力负荷建模和预测:方法比较及巴西数据应用,"国际预测杂志爱思唯尔,第24卷(4),第630-644页。
    10. Yaeji Lim&Hee-Seok Oh&Ying Kuen Cheung,2019年。"功能数据的多尺度聚类,"分类杂志,施普林格;船级社,第36卷(2),第368-391页,7月。
    11. Vaz,Lucélia Viviane&Filho,Getulio Borges da Silveira,2017年。"函数自回归模型:巴西小时电力负荷的应用,"巴西计量经济学评论《巴西经济计量协会-SBE》,第37卷(2),11月。
    12. Jaume RossellóNadal和Mohcine Bakhat,2009年。"一种估算旅游业用电量的新方法,"CRE工作文件(CRE文件)2009/6,经济研究中心(UIB·“Sa Nostra”)。
    13. repec:qut:auncer:wp103未在IDEAS上列出
    14. Cees Diks&Bram Wouters,2023年。"功能时间序列的降噪,"论文2307.02154,arXiv.org。
    15. Clements,A.E.&Hurn,A.S.&Li,Z.,2016年。"用多方程时间序列方法预测日负荷,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第251(2)卷,第522-530页。
    16. 坎塞洛、何塞·拉蒙和埃斯帕萨、安东尼和格拉芙,罗斯玛丽,2007年。"西班牙系统运营商提前一天至一周进行预测,"DES——工作文件。统计学和计量经济学。操作系统ws078418,马德里卡洛斯三世大学,埃斯塔德学院。
    17. Dordonat,V.&Koopman,S.J.&Ooms,M.&Dessertaine,A.&Collet,J.,2008年。"模拟法国国家电力负荷的逐时周期状态空间模型,"国际预测杂志爱思唯尔,第24卷(4),第566-587页。
    18. Arora,Siddharth&Taylor,James W.,2018年。"特殊日负荷预测的基于规则的自回归移动平均模型:法国案例研究,"欧洲运筹学杂志,爱思唯尔,第266卷(1),第259-268页。
    19. 沃格特、迈克尔·林顿和奥利弗,2020年。"非参数回归曲线的多尺度聚类,"计量经济学杂志爱思唯尔,第216(1)卷,第305-325页。
    20. Antoniadis、Anestis&Brossat、Xavier&Cugliari、Jairo&Poggi、Jean-Michel,2016年。"函数值预测模型的预测区间:在负荷预测中的应用,"国际预测杂志爱思唯尔,第32卷(3),第939-947页。
    21. Joakim Westerlund,2020年。"固定T型面板的基于截面平均值的主成分方法,"应用计量经济学杂志,John Wiley&Sons,Ltd.,第35卷(6),第776-785页,9月。

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