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电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会论文集 185 偏最小二乘回归方法用于年用电量预测 张筱慧，徐燕生 （中国农业大学信息与电气工程学院，北京市海淀区清华东路17 号 100083 ； 华北电网有限公司农电局，北京市宣武区广安门内大街482 号，100053 ） 摘要：偏最小二乘回归方法实现了多元线性回归、主成分分 的主成分应与因变量Y 尽可能相关。这样所提取的 析和典型相关分析的综合，克服了自变量之间的多重相关性 主成分尽可能的反映了原变量系统的信息，并保证 的问题、变量的取值单位对回归系数影响问题，因而更具有 各个主成分对因变量具有好的相关性，特别是各个 先进性。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square 主成分之间是相互独立的，能很好的避免多重共线 Regression ，PLS)应用于年用电量预测，并利用标么值加权 平均组合变量生成方法尽可能的提取有用信息，并对一些变 性对多元回归带来的危害。 量的发展规律作出估计，使计算结果更为可靠，且方法简单， 设历史数据有n个样本点（n年的数据），因变 计算快捷。通过河北省某地区年用电量预测验证了偏最小二 量Y，p 个自变量x 、x ……x ，记为： 1 2 p 乘回归法在用电量预测中具有较强的实用性。 ⎡x11 x 21 L xp 1 ⎤ 关键词：偏最小二乘回归 标么值加权平均组合变量 年用电 ⎢ ⎥ x x L x 量预测 X ⎡x x L x ⎤ ⎢ 12 22 p 2 ⎥ ⎣ 1 2 p ⎦ ⎢L L L L⎥ 1 引言 ⎢ ⎥ ⎢⎣x1n x 2n L x pn ⎥⎦ 多元回归分析法在电力负荷预测中有着广泛 y ⎡ ⎤ 1 的用途。回归方法由于考虑了相关因素对电力电量 ⎢ ⎥ y 2 的影响，比单纯的时间序列外推方法更加可靠，对 Y ⎢ ⎥ （2-1 ）
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