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配电变压器的重过载是导致变压器故障和损坏的主要原因之一。因此,准确地预测配电变压器的运行情况对于电力系统的安全和可靠运行至关重要。由于配电台区负荷受到诸多复杂变量的影响,同时这些复杂变量的影响往往无法可靠建模估计,故最终预测结果表现出一定的不确定性。传统单点预测为预测单一最优值,无法充分量化预测的不确定性。本文融合多维特征与变压器历史运行数据,采用分位数回归方法对台区负荷情况进行建模,通过将条件分位数与一般线性或非线性模型结合来构建概率预测模型,分位数回归能够对整个条件分布建模,相对于标准回归方法其可以提供更多信息。传统的点预测由于其无法估计预测结果的不确定性,故对业务部门的决策具有一定的风险,而概率预测不仅可以像点预测一样提供未来最优预测点,也可以提供未来预测值的分布情况,概率预测以预测区间或分位数的形式可以更好地估计重过载情况。 相似文献
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