稳健回归方法在电力消费预测中的应用.pdf

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1、第25卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1．25No．52013年lO月ProceedingsoftheCSU-EPSA0et．2013稳健回归方法在电力消费预测中的应用刘晓娟z，方建安(1．东华大学信息科学与技术学院，上海200051；2．上海电力学院数理学院，上海201300)摘要：电力系统电力消费量受诸多因素的影响，为了提高其预测的精度，得到更好的预测结果，首先分析了异常数据产生的原因以及其对预测结果的影响，提出了基于M一估计的稳健回归预测算法。在该预测算法中首先选择恰当的目标函数和权重函数，接着利用泰勒展开对参数进行迭代估计，得到稳健的预测值，最后进行算

2、例分析。算例数值表明该算法同传统线性回归方法相比，具有较好的抗干扰性，预测结果能更好地吻合实际数据和未来的趋势。关键词：最小二乘法；M一估计；稳健回归；预测；电力消费中图分类号：TM715；O212文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)05—0022—04ApplicationofRobustRegressionMethodinElectricPowerConsumptionForecastingLIUXiao-juan，FANGJian-an(1．CollegeofInformationScienceandTechnology，Dongh1．1

3、aUniversity，Shanghai200051，China；2．SchoolofMathematicsandphysics，ShanghmUniversityofElectricPower，Shanghai201300，China)Abstract：Electricpowerconsumptionisinfluencedbymanyfactors．Toimproveitsforecastingprecisionandobtainbetterresults，thecauseandeffectofanomalousdataaYeanalyzed，andarob

4、ustregressionalgorithmbasedonM-esti-marionisgiven．Inthealgorithm，properobjectivefunctionandweightfunctionsarechosen，andtheniterativeestima-tionusingTaylorexpansionismadetoobtainrobustforecastingresults．Intheend，experimentresultsshowthattheproposedmethodperformsbetterbothinrobustnessa

5、ndinaccuracythantheconventionallinearregressionmethod．Keywords：optimalleastsquare；M-estimation；robustregression；forecasting；electricpowerconsumption随着科学技术和经济的发展，电力能源在日重要的影响。但大量的测量数据中经常出现一些常生活和生产中起着越来越重要的作用。电力消异常数据(Hampel(1977)指出实际数据中含有费量与工农业生产以及居民的消费水平有着密切10％左右的异常值是正常的)，很多方法对异常数的联系，随

6、着我国工农业生产的快速发展和居民值非常敏感，少量的异常值可能会对预测规律和人口的不断增长，如何精确地预测电力消费量，以预测结果产生完全错误的影响【3I41。近年来，大量的期能够及时调整电力系统能源的分布，对进行有模型和方法被应用于电力消费的预~lJ[5-9]。但是目效地计划调度和优化电力设施的功能等具有十分前的一些模型和方法，常常假设历史的数据资料重要的现实意义口·21。完全正确，忽略了对异常数据的预处理。电力消费量是受诸多因素影响的既有规律性本文提出了一种基于稳健统计的预测算法，又有随机性的时间序列，电力消费量的预钡4是依该算法可降低异常数据对预测结果的影响，

7、并且赖于大量的历史数据和相关影响因素资料的被动具有较好的稳定性。型预测。翔实可靠的资料数据对预测精度有至关收稿日期：2012—07一O3；修回日期：2012—11-30基金项目：国家自然科学基金项目(60874113)第5期刘晓娟等：稳健回归方法在电力消费预测中的应用·23·异常值的作用显著增加，导致估计的精度较差。稳1基于最小二乘法的传统的回归分析健回归方法的主要目的在于改进最小二乘估计受1．1异常值的产生以及对预测结果的影响异常值影响太大的缺点，其基本思想是极小化残异常值是指在一个预测样本中，其残差严重差函数p(e)，得到各个回归系数，选取的残差函数偏离其他

8、样本残差的数据。异常值的