确定性负荷预测方法.ppt

在Wj满足独立同分布，θj也为独立同分布情况下，θj的期望值和方差分别为μ和σ２，根据Lindeberg-Levy中心极限定理有。故当Γ按上述模型取值时，预算约束以置信概率α成立。无论是鲁棒优化还是博弈论本身并不需要不确定因素的概率信息。一些简单的概率信息，如方差，对于在建立不确定集合Ｗ时，将不确定因素的变化范围限制在合理的范围内是有好处的，但对鲁棒优化来讲并不是必须的，因为使用者可以根据自身对风险的规避偏好和Γ的物理意义直接指定其取值。另外，与不确定因素的概率分布函数相比，均值和方差等参数相对容易获取，通过上述模型合理选择不确定集合的参数具有较高的可行性。 在Wj满足独立同分布，θj也为独立同分布情况下，θj的期望值和方差分别为μ和σ２，根据Lindeberg-Levy中心极限定理有。故当Γ按上述模型取值时，预算约束以置信概率α成立。无论是鲁棒优化还是博弈论本身并不需要不确定因素的概率信息。一些简单的概率信息，如方差，对于在建立不确定集合Ｗ时，将不确定因素的变化范围限制在合理的范围内是有好处的，但对鲁棒优化来讲并不是必须的，因为使用者可以根据自身对风险的规避偏好和Γ的物理意义直接指定其取值。另外，与不确定因素的概率分布函数相比，均值和方差等参数相对容易获取，通过上述模型合理选择不确定集合的参数具有较高的可行性。 在Wj满足独立同分布，θj也为独立同分布情况下，θj的期望值和方差分别为μ和σ２，根据Lindeberg-Levy中心极限定理有。故当Γ按上述模型取值时，预算约束以置信概率α成立。无论是鲁棒优化还是博弈论本身并不需要不确定因素的概率信息。一些简单的概率信息，如方差，对于在建立不确定集合Ｗ时，将不确定因素的变化范围限制在合理的范围内是有好处的，但对鲁棒优化来讲并不是必须的，因为使用者可以根据自身对风险的规避偏好和Γ的物理意义直接指定其取值。另外，与不确定因素的概率分布函数相比，均值和方差等参数相对容易获取，通过上述模型合理选择不确定集合的参数具有较高的可行性。 在Wj满足独立同分布，θj也为独立同分布情况下，θj的期望值和方差分别为μ和σ２，根据Lindeberg-Levy中心极限定理有。故当Γ按上述模型取值时，预算约束以置信概率α成立。无论是鲁棒优化还是博弈论本身并不需要不确定因素的概率信息。一些简单的概率信息，如方差，对于在建立不确定集合Ｗ时，将不确定因素的变化范围限制在合理的范围内是有好处的，但对鲁棒优化来讲并不是必须的，因为使用者可以根据自身对风险的规避偏好和Γ的物理意义直接指定其取值。另外，与不确定因素的概率分布函数相比，均值和方差等参数相对容易获取，通过上述模型合理选择不确定集合的参数具有较高的可行性。 在Wj满足独立同分布，θj也为独立同分布情况下，θj的期望值和方差分别为μ和σ２，根据Lindeberg-Levy中心极限定理有。故当Γ按上述模型取值时，预算约束以置信概率α成立。无论是鲁棒优化还是博弈论本身并不需要不确定因素的概率信息。一些简单的概率信息，如方差，对于在建立不确定集合Ｗ时，将不确定因素的变化范围限制在合理的范围内是有好处的，但对鲁棒优化来讲并不是必须的，因为使用者可以根据自身对风险的规避偏好和Γ的物理意义直接指定其取值。另外，与不确定因素的概率分布函数相比，均值和方差等参数相对容易获取，通过上述模型合理选择不确定集合的参数具有较高的可行性。 确定性负荷预测方法 经验技术预测 1 经典技术预测 2 回归预测 3 时间序列预测 4 趋势外推预测 5 目录 Contents 经验技术法 经典技术法 负荷密度法 电力消费弹性系数法 产业产值单耗法 回归预测法 幂函数模型 双曲线模型 多元线性回归 时间序列预测 自回归与移动平均算法 n阶自回归法 趋势外推预测 模型库 模型识别 参数估计 预测 确定模型 属何种类型 类型、特征 * 一、模型的基本类型和特征 1. 线性曲线 一阶差分 特征： 若增长曲线为一次曲线，则其一阶差分为常数。 适用于时间序列数据呈直线趋势的上升（或下降）变化。 * 特征： 若增长曲线为二次抛物线，则其二阶差分为常数。 二阶差分 2.多项式非线性曲线 适用于时间序列观察值数据随时间变动呈现一种由高到低再到高（或由低到高再到低）趋势变化。 △y t= y t－ y t-1 △y t-1= y t-1－ y t-2 * 3.简单指数曲线 特征： 线性地依赖 或 一阶差比率 （y t／ y t-1） 适用：当时间序列各期数值的一阶差比率相等或大致相等，就可以配指数曲线模型进行预测。 * 4. 修正指数型增长曲线 描述对象在发展的初期和中期增长速度较快，随后增长速度逐渐下降，其图形接近于渐近线。其中k为饱和值。 特征： * 5. 双指数曲线模型 取对数， 再求导， 特