Sammanfattning av denna webbsida: På medellång och lång sikt spelar belastningsprognoser en viktig roll i genomförandet av energipolitiken och beslut om investeringar i elavdelningen. Syftet är att förbättra den årliga elbelastningsprognosens robusthet och noggrannhet och föreslås en robust vägd kombination av belastningsprognosmetod baserad på prognostiserad modellfiltrering och adaptiv variabel viktbestämning. Liknande år av urval görs på grundval av likheten mellan det historiska året och prognosåret. Prognosmodellerna filtreras för att välja de bättre modellerna efter deras omfattande validitet. För att bestämma den adaptiva variabla vikten av de utvalda prognosmodellerna introduceras störningsvariabeln i Immuna Algoritm-Partikel Swarm Optimering (IA-PSO) och den adaptiva justerbara strategin för partikelsökhastighet etableras. Baserat på den prognostiserade modellvikt som fastställts genom förbättrad IA-PSO erhålls den viktade kombinationsprognosen för årlig elektrisk belastning. Den givna fallstudien visar att den föreslagna metoden är korrekt och genomförbar.
En robust vägd kombination av belastningsprognosmetod baserad på prognostiserad modellfiltrering och adaptiv variabel viktbestämning föreslogs i REF.
A Robust Weighted Combination Forecasting Method Based on Forecast Model Filtering and Adaptive Variable Weight Determination
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}