《表3 初始净负荷预测MAPE》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在以上三季中，夏季在初始NLF中的性能最好，这是由于夏季的天空通透度更好且拥有更好的基于其他相关性的可预测性能力。换季期间四个时间段内在最高MAE和MAPE中性能最差，如表2和3所示。和其他模型相比，PGM（1，3）模型在三季中体现出最佳性能。PGM（1，1），PGM（1，2），PGM（1，3）和PSVR模型的MAPE均值分别为4.63，4.15，3.4和3.76%。PGM（1，1）与PGM（1，3）相比，MAPE减小了36.17%。参考SVR模型与PGM（1，3）相比，MAPE减少了10.5%。图7为四个模型的绝对误差分布，结果表明PGM（1，3）性能最佳。高于虚线的数据点由加号符号表明，该虚线体现了不同模型的最大误差点。在四个模型当中，PGM（1，1）误差值最大为1 167.88 MW。