《表5 冷负荷预测误差：基于Copula理论与KPCA-GRNN结合的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型》

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《基于Copula理论与KPCA-GRNN结合的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型》

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为了更直观地评价三种模型的优劣并验证模型的稳定性，对未来3天的多元负荷进行预测，以平均相对误差、最大相对误差以及均方根差作为衡量标准，对三种预测模型进行比较，表4为电负荷预测误差，表5为冷负荷预测误差。其中，EMAPE为平均相对误差，EMAX为最大相对误差，RMSE为均方根差。从表4和表5可以看出，对于未来3天的电负荷预测，本文预测模型平均相对误差为1.52%和1.81%，最大相对误差为3.51%和4.12%，相比其余两种模型误差均有降低，均方根差也小于其余两种模型；对于未来3天的冷负荷预测，本文预测模型平均相对误差为1.73%和2.04%，最大相对误差为3.86%和5.38%，相比其余两种模型有较大幅度的降低，同时均方根差也小于其余两种模型。通过以上数据对比，进一步证明了本文模型对夏季多元负荷预测的高精度以及稳定性，具有一定的实用性。