线性回归短期负荷预测(19)

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则误差平方和为:

2

= =1 = ( )( )

b为待求的n +1个回归系数，利用最小二乘法，令 / =0，可得正规方程，解正规方程，可以得到参数的估计表达式为：

=[ 0, 1 , , ] = ( ) 1 (3-14) 于是式(2-11)表示的预测模型可表示为：

= 0+ 1 1+ + （3-15）

3.5 线性回归模型的建立

建立七个模型，这七个模型与每周的七天一一对应，模型如下： 周一的模型： 1= 01+ 11 11+ + 1 1+ 周二的模型： 2= 02+ 12 12+ + 2 2+ 周三的模型： 3= 03+ 13 13+ + 3 3+ 周四的模型： 4= 04+ 14 14+ + 4 4+ 周五的模型： 5= 05+ 15 15+ + 5 5+ 周六的模型： 6= 06+ 16 16+ + 6 6+ 周日的模型： 7= 07+ 17 17+ + 7 7+

比如预测日当天是周一的话，就可以将预测日各变量的数值代入周一的模型当中，即可求出待预测量。

3.6 算例分析

3.6.1 确定预测内容

选取2002年01月28日为预测日，对吉林白城地区的周一预测24点负荷值。

3.6.2 资料搜集

为了更准确地进行负荷预测，着重对2001年12月和2002年1月的星期一的历史负荷数据进行的整理，这一时期天气情况相对比较平稳，负荷波动性不大。自动化系统这一时期运行正常，数据传送正常。从数值上来看，没有出现异常数据，无需要取舍和修正。现将资料统计如下：