农业工程学院毕业设计说明书
种优秀的数学和智能算法。多元线性回归以拟合值与真实值的累计误差最小化为原则，适合解决操作变量变化范围小并且非线性不严重问题。这种方法要求自变量之间不可存在严重的相关性，对于非线性或者干扰严重的系统，可能导致模型误差过大，甚至无法正确建立模型。另外，模型的计算复杂程度也将随着输入变量的增加而相应增加。
在实际电力短期负荷预测当中，有多种因素影响着负荷的水平，比如说降雨量、气温等。多元线性回归算法可以描述为:在这里假设负荷为随机变量 y，同时假设与随机变量 y 有相关关系的可以控制的变量有 n个（n>1），这n个变量分别是x1，x2，x3，?，xn，且他们对因变量都只有线性的影响关系。现在的问题是由过去的历史负荷数据和历史资料记录，来研究随机变量y和n个控制变量之间的这种约束关系，那么自然会想到用多元回归分析的方法来解决这个问题。
在进行预测之前，首先在历史数据（包括历史负荷数据以及有关影响负荷大小的其它因素的历史数据）的基础上通过最小二乘法来估计回归系数，回归系数确定后，就可以用于负荷预测。文献[18]给出了将该方法应用于短期负荷预测的一种实现方式，并列表给出了该方式下的回归系数。
§4.4.2 多元线性回归模型的数学表达
（3-12）
其中：m为自变量数；是随机误差；
。
设已知自变量的取值为取值为
，将，代入上式可得： （3-13）
式中：
则误差平方和为:
b为待求的n +1个回归系数，利用最小二乘法，令正规方程，解正规方程，可以得到参数的估计表达式为：
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为回归系数；
, 因变量的
，可得
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（3-14）
于是式(2-11)表示的预测模型可表示为：
（3-15）
§4.5 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：周二的模型：周三的模型：周四的模型：周五的模型：周六的模型：周日的模型：
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人周一的模型当中，即可求出待预测量。
§4.6 预测对象 §4.6.1原始数据
选取2014年5月4日为预测日，对商丘睢阳的区预测24点负荷值。为了更准确的进行负荷预测，着重对2014年03月和2014年04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：
表4-1 2014/03/02日的数据统计
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时间
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天气情况 负荷 农业工程学院毕业设计说明书
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时间
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天气情况 负荷 农业工程学院毕业设计说明书
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