为提高产能转移产业的中长期电力负荷预测精度,提出产能转移表征指标体系,量化分析产能转移现象,建立了基于该指标体系的主成分回归模型,作为产能转移产业的负荷预测基础模型。最后,提出了加权百分方误差的概念,应用于电力负荷预测精度分析,并以其构建了电力系统中长期负荷组合预测模型。算例结果表明,该方法对于产能转移产业具有较强的实用性和较高的预测精度。本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com   选取主成分基于产能转移指标-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机。为了达到降低数据集维数的目的，如果前k个主成分的累积方差贡献率ηΣ(k)达到80%～95%，则将其作为主成分构成。对产能转移指标使用主成分分析法，既能最大限度地保留影响负荷的因素，又能简化指标集、减小计算量。对产能转移指标进行主成分分析后，建立基于主成分的多元线性回归模型，对数据进行拟合并预测。如果达到预设精度，则获得基于产能转移指标的主成分回归模型;否则重选主成分后再次建立回归模型，重复上述步骤。基于产能转移指标的主成分回归模型构建流程图如图1所示。图1基于产能转移指标的主成分回归模型流程图3以加权百分方误差为目标函数的最优组合预测模型加权百分方误差(WeightedSquaredPercentageError，WSPE)是一个统计误差评价指标。加权百分方误差的数学表达式如下:φWSPE=∑Tt=1xt－x^tx()t2xt—57—基于产能转移指标-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com