中长期电力负荷概率密度预测：Box-Cox变换与关键因素分析

"这篇论文研究了中长期电力负荷预测的方法，特别是基于Box-Cox变换的分位数回归和负荷关联因素辨识的概率密度预测。它强调了中长期电力负荷预测在电力系统规划和稳定运行中的重要性，并针对影响预测精度的多个因素进行了深入探讨。论文提出了一种结合Box-Cox变换和核密度估计的新方法，用于预测不同分位点下未来几年的电力负荷概率密度，从而提供更精确的用电量波动区间预测。通过安徽省的历史用电量和社会经济数据的仿真实验，证明了该方法能够提高中长期电力负荷概率密度预测的精度，有效地处理多因子预测问题。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **中长期电力负荷预测**：这是电力系统规划和稳定运行的关键，需要准确预测未来电力需求以确保供需平衡。 2. **Box-Cox变换**：这是一种统计学上的数据转换方法，用于优化数据的正态性，以改善线性回归模型的性能。在本研究中，Box-Cox变换被应用到分位数回归中，以提高模型对非正常分布数据的适应性。 3. **分位数回归**：相比于传统的均值回归，分位数回归关注数据分布的不同部分，可以更好地捕捉异常值和非对称分布的影响，因此对于中长期预测尤其有用。 4. **负荷关联因素辨识**：通过逐步回归方法，识别出对电力负荷预测影响显著的关键因素，这些因素可能包括经济发展、人口增长、政策变化等社会经济指标。 5. **概率密度预测**：结合核密度估计，论文提出了一种预测未来电力负荷概率分布的方法，不仅能预测未来年用电量的平均值，还能提供波动区间的概率描述，增加了预测的全面性和实用性。 6. **仿真实验**：以安徽省的数据为例，实验结果验证了所提方法的有效性，证明了结合Box-Cox变换和负荷关联因素的分位数回归能够提高预测精度，解决多因素预测的复杂性问题。 这篇研究对于电力系统规划者和研究人员来说具有重要意义，它提供了一种新的、更为精确的中长期电力负荷预测工具，有助于更科学地制定电力政策和管理策略。