LASSO分位数回归法：电力负荷概率密度预测的高效策略

本文档深入探讨了"基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法"的研究。电力负荷预测是一个复杂的任务，尤其是在中长期，因为受多种外部因素如气温、节假日、风力等影响，这些因素既多样又难以捉摸，对精确预测构成挑战。在大数据时代，关键在于如何从众多影响因素中提取有效信息。 LASSO分位数回归是一种统计建模技术，通过最小化含有LASSO正则化的损失函数，可以有效地处理高维数据中的多重共线性和变量选择问题。在这个方法中，首先，研究人员从众多潜在影响因素中筛选出对电力负荷影响显著的因子，构建了一个LASSO分位数回归模型。这样做的目的是减少噪声并增强模型的解释性。 接下来，论文提出将LASSO分位数回归与核密度估计相结合，采用triangular核函数，实现了概率密度预测。这种方法的优势在于能够在保留数据的局部特性的同时，处理非线性和复杂的关系。作者以中国东部一个副省级城市的电力负荷历史数据和相关外部因素（如温度、节日和风速）为例，展示了LASSO分位数回归在预测中期电力负荷概率密度方面的效果。 实验结果显示，当使用此方法进行预测时，平均绝对误差在中位数和众数上分别达到了3.53%和3.69%，这表明其在处理外部因素和变量选择方面表现优于其他未考虑这些因素或未进行有效变量选择的传统方法。为了验证其优越性，文章还进行了与非线性分位数回归和基于三角核的分位数回归神经网络概率密度预测方法的对比分析，证明了LASSO分位数回归在处理电力负荷预测中的高维数据时具有明显优势，能够提供更准确的结果。 总结来说，这篇论文通过实证研究展示了LASSO分位数回归在电力负荷预测领域的潜力，特别是在应对复杂多变的影响因素和高维数据时，它能够提供更为精确的概率密度预测，对于电力系统规划和运营具有实际应用价值。