分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用

穆海振

doi:10.3969/j.issn.1009-1831.2018.03.006

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分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用

能效与负荷管理 | 更新时间：2026-03-05

- 分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用
- Application of quantile regression method in prediction of daily electricity consumption in mid summer
- 电力需求侧管理 2018年20卷第3期
- 作者机构：
  
  上海市气候中心,上海,200030
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  公益性气象行业科研专项(201306030，21406038)
- DOI：10.3969/j.issn.1009-1831.2018.03.006
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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穆海振. 分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用[J]. 电力需求侧管理, 2018,20(3).

穆海振. Application of quantile regression method in prediction of daily electricity consumption in mid summer[J]. 2018, 20(3).
穆海振. 分位数回归方法在盛夏日用电量预测中的应用[J]. 电力需求侧管理, 2018,20(3). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2018.03.006.

穆海振. Application of quantile regression method in prediction of daily electricity consumption in mid summer[J]. 2018, 20(3). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2018.03.006.

摘要

用南方某市2010—2012年盛夏期间日用电量和日气温、降水、相对湿度等数据，探索了分位数回归方法在日用电量预测中的应用。均一化处理后得到的日用电量系数序列剔除了经济社会发展和双休日等因素影响，相关分析表明其变化与前日用电量和当日最高气温变化的关系最为密切；将前日用电量和当日最高气温作为预报因子建立分位数回归方程，独立样本检验结果表明预测效果良好；与常用的均值回归等方法相比，分位数回归方法能够给出预测值的条件概率分布情况，可为电力调度和风险管理提供更多参考信息，具有较好的应用前景。

Abstract

The 2010—2012 midsummer daily electricity con sumption and temperature

precipitation

relative humidity of one southern city were used to explore the application of quantile regres

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