• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    一種電力負荷預測混合模型研究

    2020-01-05 05:37田珂丁博馬文棟趙衛(wèi)華王坤
    計算技術(shù)與自動化 2020年4期

    田珂 丁博 馬文棟 趙衛(wèi)華 王坤

    摘? ?要:為了提高短期負荷預測(STLF)的精度問題,采用了新的信號分解和相關分析技術(shù),結(jié)合改進的經(jīng)驗模態(tài)分解法(IEMD)將負荷需求時間序列分解為若干個規(guī)則的低頻分量。為了補償信號分解過程中的信息損失,通過使用T-Copula進行相關分析來合并外部變量的影響。通過T-Copula分析,可從風險值(VaR)得出峰值負荷指示二進制變量,以提峰值時間負荷預測的準確性。將IEMD和T-Copula得到的數(shù)據(jù)應用于深度置信網(wǎng)絡(DBN)來預測特定時間的未來負荷需求。

    關鍵詞:短期負荷預測;經(jīng)驗模態(tài)分解;T-Copula;峰值負荷;風險值;深度置信網(wǎng)絡

    中圖分類號:TP348? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻識別碼:A

    A Hybrid Model for Power Load Forecasting

    TIAN Ke1 ,DING Bo2,MA Wen-dong1,ZHAO Wei-hua2,WANG Kun2

    (1.State Grid Henan Electric Power Company,Zhengzhou,Henan 450000,China;

    2. Customer Service Center,State Grid Henan Electric Power Research Institute,Zhengzhou,Henan 450000,China)

    Abstarct:In order to improve the accuracy of short-term load forecasting (STLF),this paper uses new signal decomposition and correlation analysis technology,combined with improved empirical mode decomposition (iemd) to decompose the load demand time series into several regular low-frequency components. In order to compensate for the information loss during signal decomposition,T-Copula is used for correlation analysis to merge the effects of external variables. Through T-Copula analysis,the binary variable indicating peak load can be obtained from the value of risk (VaR) to improve the accuracy of peak time load forecasting. The data from IEMD and T-Copula are applied to deep confidence network (DBN) to predict future load demand at a specific time.

    Key words:short-term load forecasting;empirical mode decomposition;T-Copula;peak load;VaR;DBN

    電力負荷預測是電力系統(tǒng)的重要組成部分。根據(jù)時間跨度,負荷預測通??梢苑譃槎唐谪摵深A測(STLF)[1]、中期負荷預測(MTLF)[2]和長期負荷預測(LTLF)[3]。目前,國內(nèi)外學者對負荷預測問題進行了廣泛的探索,通??煞譃榛跈C器學習理論的智能預測方法和基于時間序列預測原理的經(jīng)典預測方法。其中,智能預測方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡[4]、極限學習機[5]、專家系統(tǒng)[6]等。智能預測方法預測效果好,理論值高,但實際操作較差,泛化能力較弱,容易受到數(shù)據(jù)和實驗設備等因素的影響。與經(jīng)典預測方法不同,智能預測方法中的經(jīng)驗模態(tài)分解法(EMD)可以利用歷史負荷數(shù)據(jù)進行建模,并且具有所需數(shù)據(jù)少、建模理論完備、可操作性強的特點[7]。

    為了緩解傳統(tǒng)EMD的端點效應和包絡擬合限制,文獻[7]提出了改進的經(jīng)驗模式分解(IEMD)方法。為了補償信號分解過程中的信息損失,本文引入T-Copula相關分析技術(shù),將天氣因素(即外生變量)的影響納入到信號分解中。利用IEMD對電力負荷需求時間序列進行分解,引入系統(tǒng)負荷與外部輸入變量的相關性分析,提高峰值時段負荷預測的準確性,通過合適的模型分別預測這兩個分量,將各分量的預測結(jié)果相加得到最終的預測結(jié)果。

    1? ?短期負荷預測(STLF)

    如果一天內(nèi)的電力負荷曲線定義為Em(t) = [Em(1),…,Em(N)]T ,其中,Em(N)是第m天的負荷曲線,t = 1,…,N表示不同的時間實例。STLF模型的任務是預測未來時間實例的負荷分布,即Em(t+1)或Em+1(t)。為了避免以后出現(xiàn)符號復雜性,將使用E(t)作為負荷需求時間序列,而不是特定日期Em(t)的負荷分布。提出的STLF混合模型的框架如圖1所示。

    該STLF混合模型的基本體系結(jié)構(gòu)由負荷需求時間序列分解和借助相關性分析處理的外部輸入變量組成,負荷需求時間序列和外部輸入變量并行處理。與文獻[8]相比,IEMD的應用將提高信號分解效率,并將峰值負荷指示變量作為輸入?yún)?shù),可提峰值值負荷時段的負荷預測精度。根據(jù)T-Copula相關分析計算出的風險值(VaR),確定每個外部輸入的二元峰值負荷指示變量。

    使用IEMD進行信號分解將產(chǎn)生固有模式函數(shù)的低頻分量,如(IMFi)和信號單調(diào)函數(shù)(殘差函數(shù))。根據(jù)信號分解進行負荷預測的步驟如下:

    步驟1:利用IEMD將電力負荷需求時間序列分解為具有不同頻率的子序列,即固有模式函數(shù)(IMFi)和殘差。

    步驟2:將每個IMF和殘差作為DBN輸入,并獲得每個IMF和殘差的預測結(jié)果。

    步驟3:對每個DBN獲得的輸出進行平均加權(quán),然后合計得到輸出1。

    當通過T-Copula處理外部輸入變量時,Gumbel-Hougaard Copula計算電力負荷需求與四個外部輸入變量(如干球溫度、濕球溫度、露點溫度和濕度)之間的上尾相關性。

    步驟1:計算上尾相關參數(shù)λu = [λ1,λ2,λ3,λ4]和串聯(lián)參數(shù),即每個變量的VaR1,VaR2,VaR3,VaR4。然后,根據(jù)每個變量確定每個外部變量的峰值負荷指示性變量。

    步驟2:使用負荷需求、相關參數(shù)和峰值負荷指示變量對每個DBN模型進行預訓練。針對每個外部變量獲得預測結(jié)果

    步驟3:從每個DBN獲得的輸出進行加權(quán)平均,然后合計得到輸出2。

    2? ?負荷需求時間序列信號分解

    現(xiàn)有信號分解方法有傳統(tǒng)小波變換、離散小波變換、EMD等。與傳統(tǒng)的小波變換相比,EMD適用于非平穩(wěn)和非線性時間序列。然而,EMD還需要控制端部效應和包絡擬合等問題。IEMD是對傳統(tǒng)EMD的改進,其方法是:(1)結(jié)合線性外推法確定端點極值,使擬合包絡包含給定的數(shù)據(jù)集;(2)采用非均勻有理B樣條曲線擬合包絡代替三次樣條曲線處理復雜信號。

    2.1? ?傳統(tǒng)的經(jīng)驗模態(tài)分解

    EMD是一種迭代移位過程,它將信號分解成不同振幅的規(guī)則低頻分量。低頻分量包括IMF和殘差函數(shù)。IMF的性質(zhì)如下:

    (1)對于單個IMF,整個IMF長度的極值和過零點的個數(shù)應等于或小于1。

    (2)在任何數(shù)據(jù)位置,由局部極值定義的包絡線的平均值為零。

    為了滿足這兩個性質(zhì),本文給出了從給定信號E(t)中提取IMF的迭代移位過程:

    (1)確定電力負荷需求時間序列E(t)的局部極大值(Emax(t))和局部極小值(Emin(t)),并利用三次樣條曲線連接上、下包絡來構(gòu)造局部最大值和局部極小值。

    (2)確定兩個包絡線的平均值與原始負荷需求時間序列之間的差異。如果上下包絡線的平均值表示為g1(t),且E1(t) & g1(t)之間的差定義為d1(t),則

    d1(t) = E(t) - g1(t)? ? ? ? ?(1)

    為了成為IMF,d1(t)必須遵守上述IMF的屬性。當d1(t)滿足IMF的條件時,就將其選為第一個IMF的I1(t)。否則,重復上述步驟。

    (3)從原始電力負荷需求時間序列中減去第一個IMF,以確定剩余r1(t):

    r1(t) = E(t) - I1(t)? ? ? ? ?(2)

    (4)殘差r1(t)可視為經(jīng)過上述移位處理的新數(shù)據(jù)。重復上述過程,直到殘差時間序列r1(t)是單調(diào)函數(shù),即殘差數(shù)據(jù)足夠小以至于沒有轉(zhuǎn)折點。

    (5)通過使用EMD,原始電力負荷可以表示如下:

    E(t) = ■Ii(t) + rn(t)? ? ? ? (3)

    在這個迭代移位過程之后,數(shù)據(jù)可以用IMF和殘差函數(shù)來表示。

    2.2? ?傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解的問題

    即使EMD比其他傳統(tǒng)分解技術(shù)(如小波變換或離散小波變換)更有效地分解復雜時間序列,但EMD與以下問題相關:

    (1)傳統(tǒng)EMD的末端效應會導致數(shù)據(jù)兩端出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。信號的末端極值無法確定為最大值或最小值,它使包絡變形并影響EMD分解。

    (2)與傳統(tǒng)EMD相關的三次樣條擬合會導致超調(diào)和欠調(diào)現(xiàn)象。因此,得到的包絡并不完整,因此會反映到提取的IMF中。

    2.3? ?改進的經(jīng)驗模態(tài)分解

    為了控制傳統(tǒng)EMD的端點效應和包絡擬合限制,利用改進的信號分解技術(shù)(IEMD)抑制端部效應和包絡擬合限制:

    (1)抑制端點效應:為了抑制端部效應并實現(xiàn)真正有效的分解,采用線性外推方法確定信號的端點,使擬合包絡包含給定的數(shù)據(jù)集。為了形成一個包含所有信號數(shù)據(jù)的完整包絡,必須對信號的端點進行處理。此方法確定上包絡擬合的端點的過程如圖2所示。

    兩個最大值A和B最接近端點。直線AB線性延伸到終點C。如果點C小于信號的端點值E,則將點E視為是上包絡擬合的新的最大值。否則,如果點C大于端點值點E,則將點E視為是上包絡交叉點的新的最大值。同理,可以確定下包絡擬合的端點。

    (2)抑制包絡擬合的局限性:文獻[9]提出的原始EMD算法利用三次樣條函數(shù)擬合信號的上、下包絡,然后計算擬合上、下包絡的平均值。由于三次樣條曲線擬合計算簡單,但三次樣條曲線擬合會產(chǎn)生超調(diào)和欠調(diào)現(xiàn)象,使包絡擬合偏離實際信號包絡并形成不完全包絡。

    采用非均勻有理B樣條(NURBS)曲線擬合方法對信號的上、下包絡進行擬合得到平均包絡。采用累加弦長參數(shù)化算法實現(xiàn)NURBS曲線擬合。與通過三次樣條函數(shù)擬合包絡相比,相同的仿真信號使用NURBS曲線可以擬合包絡。IEMD算法可以將信號分解為不同的頻率分量,不存在模式混合。

    3? ?T-Copula分析

    電力負荷與外部輸入變量之間存在較高的尾部相關性。Gumbel-Hougaard-Copula模型計算了電力負荷與四個外部輸入變量之間的尾部相關性。經(jīng)典的二元Gumbel-Hougaard模型可以定義為:

    f (x1(t),E(t)) = CP [ f? x1(x1(t)),fE(E(t))]

    (4)

    其中,f? x1(x1(t))和fE(E(t))表示邊際累積分布函數(shù),x1表示外部輸入變量,E表示系統(tǒng)負荷需求,f (x1,x2)是二維聯(lián)合分布函數(shù),CP(x1,E)是Copula函數(shù)。確定每個外部變量的尾部相關參數(shù):

    CP(x1,E) = exp{-[(-ln x1)α + (-ln E)α]1/α}

    (5)

    最大似然法可用于確定Copula模型的參數(shù) 。對于系統(tǒng)負荷需求與外部輸入變量的非線性關系,采用基于樣本的累積分布函數(shù)(CDF)經(jīng)驗實現(xiàn)典型最大似然(CML)方法。CML的目標表示為:

    ■ = arg min - ■ln f (x1(t),E(t))? ? ? ? (6)

    其中,N表示外部輸入變量的數(shù)量。Gumbel-Hougard Copula的尾部相關參數(shù)λ1由下式給出:

    λ1 = 2 - 21/α? ? ? (7)

    按照這種方法,可以為每個外部輸入變量確定所需的Copula參數(shù)。由于電力負荷數(shù)據(jù)的波動性和多樣性,對峰值負荷進行有效的統(tǒng)計估計至關重要。引入VaR的閾值參數(shù)來確定每個變量的峰值負荷指示變量?;赩aR計算的峰值負荷指示變量有助于提高負荷預測的準確性。由于外部輸入變量是隨機的,并且對電力負荷有影響,根據(jù)以下公式確定了VaR:

    VaR1p = CP -1[ f (x1(t),E(t))]? ? ? (8)

    其中,VaR1p表示外部輸入變量和系統(tǒng)負載的二元分布的第p個百分位數(shù)。因此,峰值負荷指示變量的二進制值由以下公式確定:

    M(x1) = 1,x1(t) ≥ VaR1p0,x1(t) < VaR1p? ? ? ?(9)

    其中,M(x1)表示外部變量x1的峰值負荷指示變量,并且p的值設置為0.95。將對每個外部輸入變量重復這個過程,即需要對四個外部輸入變量進行四次計算。

    Gumbel-Hougaard Copula模型擬合了系統(tǒng)負荷與外部氣象變量之間的尾部相關性。顯著性的默認值設置為0.05,并且通過最大似然估計來估計模型參數(shù)。

    4? ?深度置信網(wǎng)絡

    分治算法是將問題遞歸分解為兩個(或多個)相同(或相關)類型的子問題。該方法通過IEMD將電力負荷需求數(shù)據(jù)分解為多個IMF和一個殘差。在相關分析中,可以得到了尾部相關參數(shù)和峰值負荷指示變量。將IMF、殘差、尾部相關參數(shù)、峰值負荷指示變量和系統(tǒng)負荷的數(shù)據(jù)應用于深度置信網(wǎng)絡(DBN)。其中,DBN具有一個無監(jiān)督子部分,該子部分由多個受限玻爾茲曼機(RBM)和一個監(jiān)督部分組成,監(jiān)督部分是邏輯回歸層,即ANN。因此,使用DBN進行學習是半監(jiān)督學習。文獻[10]提出的DBN為訓練置信網(wǎng)絡模型方法,即逐層貪婪預訓練算法。

    DBN預訓練程序?qū)⒍鄬由窠?jīng)網(wǎng)絡(MLP)中的每個連續(xù)層對視為RBM[11],其聯(lián)合概率定義為:

    Ph | v(h|v) = ■·e■? ? (10)

    其中,h表示應用于隱藏層的輸入,v表示從可見層獲得的輸出,W表示隱藏層的神經(jīng)元權(quán)重,a表示激活。對于每個RBM都有一對隱藏層和可見層。對于應用于具有第二偏置向量b和歸一化項Zh,v的二進制v的高斯伯努利RBM:

    Ph | v(h|v) = ■·e■? ? (11)

    對于應用于連續(xù)變量v的高斯伯納利RBM[12]。在這兩種情況下,條件概率Ph | v(h|v)具有與MLP層中相同的形式。RBM的目標函數(shù)為:

    L(a,b,W) = ∑log Ph | v(h|v)? ? ?(12)

    分層預訓練方法要求DBN遵循目標函數(shù)的隨機梯度下降法進行預訓練。梯度法表明,參數(shù)(如a,b,W)是基于目標函數(shù)公式(12)的梯度進行更新。概率分布函數(shù)的梯度可以用以下方式表示:

    ■ = < vi hi >? Ph | v(h|v) - < hi vi >? recon? ? (13)

    ■ = < vi >? Ph | v(h|v) - < vi >? recon? ? (14)

    ■ = < hi >? Ph | v(h|v) - < hi >? recon? ? (15)

    其中,< hi >? Ph | v(h|v)是相對于輸入原始數(shù)據(jù)的條件分布的期望,< hi vi >? recon是第i步重構(gòu)分布的期望。使用對比發(fā)散通過交替的Gibbs采樣來獲得重構(gòu)分布的期望值[13]。則更新公式如下:

    Wi+1 = Wi + η(< vi hi >? Ph | v(h|v) - < hi vi >? recon)? ?(16)

    ai+1 = ai+η(< vi >? Ph | v(h|v) - < vi >? recon)? ? ?(17)

    bi+1 = bi+η(< hi >? Ph | v(h|v) - < hi >? recon)? ? ?(18)

    為了訓練多層,可以訓練第一層并將其凍結(jié),然后將輸出的條件期望用作下一層的輸入并繼續(xù)訓練下一層?;诜謱拥念A訓練方法,對DBN算法的所有參數(shù)進行初始化。以監(jiān)督的方式對這些參數(shù)進行調(diào)整,直到DBN的損耗函數(shù)達到其最小值[14]。最后,將反向傳播算法應用于微調(diào)過程。所有參數(shù)均從上到下更新,從而減少了預測誤差。

    由于氣候和社會活動的影響,電力負荷數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為日、周、年三個周期。假設時間序列數(shù)據(jù)集為E = Et ∶ t∈T,其中T是索引集。滯后k自相關系數(shù)rk可以通過表示為:

    rk = ■? ? (19)

    其中,■是給定時間序列中所有E的平均值,rk表示度量時間t和k處時間序列的線性相關性。

    5? ?仿真分析

    5.1? ?數(shù)據(jù)集描述

    在國網(wǎng)河南省電力公司電力科學研究院數(shù)據(jù)集上驗證了所提出的混合負荷預測模型。數(shù)據(jù)集包括三組主要的測量變量:天氣數(shù)據(jù)(即干球溫度、濕球溫度、露點溫度和濕度)、時間分類數(shù)據(jù)(即小時、月、日)、社會數(shù)據(jù)(即工作日、周末、假日)和特定采樣時間的電力負荷需求。

    5.2? ?性能評估標準

    相對于平均絕對百分比誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE),比較了所提出的負荷預測模型的性能

    (1)MAPE定義為:

    MAPE = ■■■ × 100? ? (20)

    其中,E(t)表示實際負荷需求,■(t)表示預測負荷需求。

    (2)RMSE定義為:

    RMSE = ■? ? (21)

    MAPE和RMSE值越小,預測精度越高。

    5.3? ?實驗結(jié)果

    所有仿真都是在Matlab上進行,并對兩個算例進行了驗證。對于案例研究,使用以下公式將數(shù)據(jù)集線性縮放為[0,1]:

    Ei = ■? ? ? (22)

    在案例研究中,數(shù)據(jù)采集日期為2018年1月1日至2018年12月31日,采樣時間為半小時。將全年數(shù)據(jù)分為四個季節(jié):(1)1月至3月,(2)4月至6月,(3)7月至9月,(4)10月至12月。將一個月的三周數(shù)據(jù)集作為訓練數(shù)據(jù)集,剩余一周作為測試數(shù)據(jù)集。信號分解得到的輸入數(shù)據(jù)集為8個IMF和殘差信號。利用自滯后相關,將這些分解后的信號應用于電力負荷預測。從相關性分析中獲得的輸入數(shù)據(jù)集包括尾部相關參數(shù)、二元峰值指示變量和根據(jù)學習環(huán)境設置的負荷需求數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集應用于DBN進行外部變量的負荷預測。為了公平比較,在2018年的每個月中,都將三周負荷需求數(shù)據(jù)集視為訓練數(shù)據(jù)集,剩余一周視為測試數(shù)據(jù)集。這意味著目標是預測一周的負荷需求。對于每個季節(jié),考慮了兩個月的數(shù)據(jù)集來評估所提出方法的負荷預測性能。因此,在兩個月內(nèi),預測了兩周的負荷需求。

    為了預測電力負荷需求,匯總了信號分解和相關分析結(jié)果??紤]了相等的加權(quán)平均值來確定最終的預測負荷需求。2018年1月至3月河南鄭州的模型預測電力負荷需求結(jié)果,如圖3所示。

    由圖4可見,峰值負荷時間內(nèi)負荷預測精度有所提高。從平均誤差分布結(jié)果可以看出,峰值時段的負荷預測精度有所提高,這將有助于電力運營商制定合理的發(fā)電計劃和配電維護計劃。為了與文獻[16]中的結(jié)果進行比較,對河南省其他5個地市進行了模擬,如表1所示。

    由表1可見,負荷預測結(jié)果的誤差,即所提出模型的MAPE和RMSE值低于文獻[16]中的其他比較模型。與文獻[16]相比,該模型的MAPE值降低了21.19%,RMSE值降低了16.93%。性能提高的原因是:(1)IEMD提高了信號分解效率;(2)T-Copula通過計算Var中的峰值負荷指示性變量,有助于提高峰值時段的負荷預測精度。

    6? ?結(jié)? ?論

    針對電力負荷預測問題,提出了一種新的混合STLF模型。利用IEMD對電力負荷需求時間序列進行分解,引入系統(tǒng)負荷與外部輸入變量的相關性分析,提高峰值時段負荷預測的準確性,通過合適的模型分別預測這兩個分量,將各分量的預測結(jié)果相加得到最終的預測結(jié)果,利用電力負荷數(shù)據(jù)集驗證了該模型的有效性。

    參考文獻

    [1]? ? 楊照坤,宋萬清,曹琨. 基于量子遺傳算法的FARIMA模型電力負荷短期預測[J]. 傳感器與微系統(tǒng),2019,(10):143-145.

    [2]? ? 何耀耀,秦楊,楊善林. 基于LASSO分位數(shù)回歸的中期電力負荷概率密度預測方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐,2019,39(07):1845-1854.

    [3]? ? 張建寰,吉瑩,陳立東. 深度學習在電力負荷預測中的應用[J]. 自動化儀表,2019,40(08):8-12.

    [4]? ? 張小軍,吳標,孫帆,等. 一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電力負荷預測算法研究[J]. 自動化技術(shù)與應用,2018,37(12):7-11.

    [5]? ? 胡函武,楊英,施偉,等. 一種基于極限學習機的短期負荷預測方法[J]. 黑龍江電力,2018,40(06):471-476.

    [6]? ? 張超,陳杰睿,馮平. 基于混沌理論的電力系統(tǒng)負荷預測應用[J]. 計算機與數(shù)字工程,2018,46(11):2165-2169.

    [7]? ? 肖白,房龍江,李介夫,等. 空間負荷預測中確定元胞負荷最大值的經(jīng)驗模態(tài)分解方法[J]. 東北電力大學學報,2018,38(03):8-14.

    [8]? ? MOHAMMADI M,TALEBPOUR F,SAFAEE E,et al. Small-scale building load forecast based on hybrid forecast engine[J].? Neural Processing Letters,2018,48(1):329-351.

    [9]? ? LI H,WANG C,ZHAO D. Filter bank properties of envelope modified EMD methods[J].? IET Signal Processing,2018,12(7):844-851.

    [10]? CHENG W,SUN Y,LI G,et al. Jointly network:a network based on CNN and RBM for gesture recognition[J].? Neural Computing and Applications,2019,31(1):309-323.

    [11]? 王志明,張航. 融合多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征的快速圖像檢索方法[J]. 計算機輔助設計與圖形學學報,2019,31(08):1410-1416.

    [12]? 張光榮,王寶亮,侯永宏. 融合標簽的實值條件受限波爾茲曼機推薦算法[J]. 計算機科學與探索,2019,13(01):138-146.

    [13]? COHEN J D,LI L,WANG Y,et al. Detection and localization of surgically resectable cancers with a multi-analyte blood test[J].? Science,2018,359(6378):926-930.

    [14]? 吳堅,鄭照紅,薛家祥. 深度置信網(wǎng)絡光伏發(fā)電短時功率預測研究[J]. 中國測試,2018,44(05):6-11.

    [15]? QIU X,REN Y,SUGANTHAN P N,et al. Empirical mode decomposition based ensemble deep learning for load demand time series forecasting[J].? Applied Soft Computing,2017,54:246-255.

    [16]? QIU X,SUGANTHAN P N,AMARATUNGA G A J. Short-term electricity price forecasting with empirical mode decomposition based ensemble kernel machines[J].? Procedia Computer Science,2017,108(2):1308-1317.

    国产精品久久久久久精品电影小说| 精品久久久久久久久亚洲| 亚洲欧洲国产日韩| 9色porny在线观看| 午夜激情福利司机影院| 国产成人精品一,二区| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 激情五月婷婷亚洲| a 毛片基地| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 熟女av电影| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 人人澡人人妻人| 我要看黄色一级片免费的| 超碰97精品在线观看| 美女cb高潮喷水在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久av网站| 欧美精品一区二区大全| 国产男女内射视频| 五月天丁香电影| 老女人水多毛片| 久久久久国产网址| 国产精品国产三级专区第一集| 亚洲av福利一区| videossex国产| 丝袜在线中文字幕| 国产伦理片在线播放av一区| 国产极品天堂在线| 午夜久久久在线观看| av电影中文网址| 18禁观看日本| 欧美最新免费一区二区三区| 极品人妻少妇av视频| 国产黄片视频在线免费观看| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 黄片播放在线免费| 少妇 在线观看| 91成人精品电影| 九草在线视频观看| 看非洲黑人一级黄片| 青青草视频在线视频观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产精品久久久久久久电影| 精品午夜福利在线看| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 99热这里只有精品一区| 老司机影院毛片| 日韩伦理黄色片| 视频中文字幕在线观看| 久久精品国产亚洲网站| 伦精品一区二区三区| 亚洲av国产av综合av卡| 中国国产av一级| 久久久久国产精品人妻一区二区| 国产毛片在线视频| 亚洲天堂av无毛| 免费大片18禁| 秋霞在线观看毛片| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| av卡一久久| 久久99精品国语久久久| 18在线观看网站| 国产精品无大码| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 观看av在线不卡| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久久国产一区二区| 日本av手机在线免费观看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 久久久久精品久久久久真实原创| 成人国产麻豆网| 一区二区av电影网| 一区在线观看完整版| 街头女战士在线观看网站| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 一级片'在线观看视频| 综合色丁香网| 免费观看的影片在线观看| 国产乱来视频区| av在线app专区| 亚洲人成网站在线观看播放| 国产成人精品在线电影| 边亲边吃奶的免费视频| 亚洲精品日韩av片在线观看| 日韩大片免费观看网站| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 一区二区三区四区激情视频| 十八禁高潮呻吟视频| 久久女婷五月综合色啪小说| 美女国产视频在线观看| a 毛片基地| 赤兔流量卡办理| 日韩人妻高清精品专区| 午夜免费鲁丝| 亚洲av在线观看美女高潮| 久久久久久久久久人人人人人人| 在线观看三级黄色| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 成年女人在线观看亚洲视频| 国产精品一国产av| 亚洲国产最新在线播放| 日本91视频免费播放| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 日韩亚洲欧美综合| a级片在线免费高清观看视频| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 黑人猛操日本美女一级片| 国产精品99久久99久久久不卡 | 最近中文字幕高清免费大全6| 欧美 日韩 精品 国产| 黄色一级大片看看| 黑人高潮一二区| 热99国产精品久久久久久7| 国产免费又黄又爽又色| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 91精品国产国语对白视频| av线在线观看网站| 天天操日日干夜夜撸| a级毛片免费高清观看在线播放| 三级国产精品片| 99国产精品免费福利视频| 五月伊人婷婷丁香| 最近手机中文字幕大全| 久久亚洲国产成人精品v| av免费观看日本| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲图色成人| 高清av免费在线| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 久久狼人影院| av福利片在线| 国产精品熟女久久久久浪| 一级毛片aaaaaa免费看小| 2022亚洲国产成人精品| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 青春草视频在线免费观看| 亚洲精品视频女| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲高清免费不卡视频| 国产av一区二区精品久久| 免费高清在线观看视频在线观看| 高清不卡的av网站| h视频一区二区三区| 国产极品天堂在线| 丰满少妇做爰视频| 国产不卡av网站在线观看| 国产精品无大码| av卡一久久| 在线观看一区二区三区激情| 蜜臀久久99精品久久宅男| 观看美女的网站| 成年av动漫网址| 中文字幕人妻丝袜制服| 18禁在线播放成人免费| 自线自在国产av| 制服丝袜香蕉在线| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 内地一区二区视频在线| 国产免费福利视频在线观看| av国产精品久久久久影院| 国产日韩欧美亚洲二区| av在线观看视频网站免费| av在线播放精品| 新久久久久国产一级毛片| 我的老师免费观看完整版| 男女国产视频网站| 十八禁高潮呻吟视频| 边亲边吃奶的免费视频| 男男h啪啪无遮挡| 日本欧美视频一区| 69精品国产乱码久久久| 国产片特级美女逼逼视频| 国产毛片在线视频| 亚洲综合色网址| 亚洲五月色婷婷综合| 黄色配什么色好看| 男女边吃奶边做爰视频| 中文字幕制服av| 高清午夜精品一区二区三区| 黄色怎么调成土黄色| 99久久人妻综合| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产成人av激情在线播放 | av播播在线观看一区| 精品少妇内射三级| 久久久精品免费免费高清| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 一本色道久久久久久精品综合| 精品一区二区三区视频在线| 国产欧美亚洲国产| 亚洲怡红院男人天堂| 色视频在线一区二区三区| 飞空精品影院首页| 岛国毛片在线播放| 国产一区亚洲一区在线观看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 久久鲁丝午夜福利片| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 少妇 在线观看| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 亚洲综合色网址| 亚洲av综合色区一区| 美女脱内裤让男人舔精品视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 大香蕉97超碰在线| 看十八女毛片水多多多| 久久影院123| av黄色大香蕉| 国产精品无大码| 婷婷色综合www| 国产又色又爽无遮挡免| 97超视频在线观看视频| 久久久精品区二区三区| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 黑丝袜美女国产一区| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲av成人精品一区久久| 街头女战士在线观看网站| 婷婷色综合www| 久久亚洲国产成人精品v| 久久久久久久久大av| 麻豆乱淫一区二区| 两个人的视频大全免费| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 国产精品成人在线| 久久久久精品性色| 国产男女超爽视频在线观看| 精品一区在线观看国产| 国产色爽女视频免费观看| 国产精品国产三级专区第一集| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 蜜桃在线观看..| 精品国产一区二区久久| 国产69精品久久久久777片| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 久久午夜综合久久蜜桃| 夜夜爽夜夜爽视频| 又大又黄又爽视频免费| 啦啦啦啦在线视频资源| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 成人亚洲精品一区在线观看| 亚洲不卡免费看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产在视频线精品| 99热这里只有是精品在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产老妇伦熟女老妇高清| 亚洲美女搞黄在线观看| 免费看不卡的av| 日韩人妻高清精品专区| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产黄片视频在线免费观看| 中文字幕亚洲精品专区| 乱人伦中国视频| av视频免费观看在线观看| 成人毛片a级毛片在线播放| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 爱豆传媒免费全集在线观看| 少妇人妻久久综合中文| 日韩精品有码人妻一区| av卡一久久| 少妇精品久久久久久久| 久久热精品热| 黄色怎么调成土黄色| 熟妇人妻不卡中文字幕| 色94色欧美一区二区| 一级毛片 在线播放| 大香蕉97超碰在线| 国产精品国产av在线观看| 亚洲精品日韩av片在线观看| 精品久久久精品久久久| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 欧美精品一区二区免费开放| 日日爽夜夜爽网站| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲欧美成人精品一区二区| 成人毛片a级毛片在线播放| 一边亲一边摸免费视频| 秋霞在线观看毛片| 午夜视频国产福利| 大话2 男鬼变身卡| 97在线视频观看| 韩国av在线不卡| 看免费成人av毛片| 26uuu在线亚洲综合色| 91久久精品国产一区二区成人| 国产亚洲精品第一综合不卡 | 婷婷色综合大香蕉| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 少妇的逼好多水| 热99国产精品久久久久久7| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 婷婷色综合大香蕉| 日本爱情动作片www.在线观看| 一个人免费看片子| 2022亚洲国产成人精品| 大片免费播放器 马上看| 少妇的逼水好多| 日本午夜av视频| 国产精品久久久久久av不卡| 女性被躁到高潮视频| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产免费一级a男人的天堂| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 男人爽女人下面视频在线观看| 秋霞伦理黄片| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 日本av免费视频播放| 久久韩国三级中文字幕| 一级爰片在线观看| a级毛片在线看网站| 国精品久久久久久国模美| 亚洲精品久久成人aⅴ小说 | 一本色道久久久久久精品综合| 国产成人aa在线观看| 麻豆成人av视频| 人人妻人人澡人人看| 老司机影院成人| 欧美激情 高清一区二区三区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 一本一本综合久久| 亚洲欧美成人精品一区二区| 草草在线视频免费看| 久久久久精品性色| 亚洲精品一二三| 亚洲av.av天堂| 亚洲欧美一区二区三区国产| 亚洲av成人精品一区久久| 精品久久久久久电影网| 丝瓜视频免费看黄片| 91国产中文字幕| 在线免费观看不下载黄p国产| 免费观看av网站的网址| 亚洲av免费高清在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱| 精品一区二区免费观看| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 另类精品久久| 国产精品久久久久久久电影| 人妻人人澡人人爽人人| 国产精品久久久久久久电影| 成人无遮挡网站| 国产在线免费精品| 黄色毛片三级朝国网站| av有码第一页| 国精品久久久久久国模美| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 亚洲情色 制服丝袜| 久久亚洲国产成人精品v| 日韩三级伦理在线观看| 蜜桃国产av成人99| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 99热网站在线观看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 91精品一卡2卡3卡4卡| av免费在线看不卡| 亚洲精品中文字幕在线视频| 寂寞人妻少妇视频99o| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产日韩欧美在线精品| 午夜av观看不卡| 99久国产av精品国产电影| www.av在线官网国产| 欧美另类一区| 亚洲国产精品国产精品| 美女主播在线视频| 国内精品宾馆在线| 最近中文字幕2019免费版| 日本av手机在线免费观看| 青春草视频在线免费观看| 又大又黄又爽视频免费| 在线观看www视频免费| 人体艺术视频欧美日本| 久久ye,这里只有精品| 国产色爽女视频免费观看| 69精品国产乱码久久久| 久久久久网色| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 国产精品免费大片| 蜜桃久久精品国产亚洲av| av在线观看视频网站免费| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 久久久久国产网址| 久久久久人妻精品一区果冻| 中文字幕制服av| 日韩人妻高清精品专区| 性色avwww在线观看| 亚洲中文av在线| 国产亚洲最大av| 亚洲国产精品国产精品| 国产熟女午夜一区二区三区 | .国产精品久久| 国产男女内射视频| 国产69精品久久久久777片| 九九在线视频观看精品| 9色porny在线观看| 秋霞伦理黄片| 久久久久精品久久久久真实原创| 男人爽女人下面视频在线观看| 九草在线视频观看| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲av综合色区一区| 国产成人精品久久久久久| 国产综合精华液| 中文字幕久久专区| 国产熟女午夜一区二区三区 | 大话2 男鬼变身卡| 亚洲,一卡二卡三卡| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲av成人精品一二三区| 青春草国产在线视频| 男女免费视频国产| 国产免费视频播放在线视频| 尾随美女入室| 夫妻午夜视频| 欧美精品高潮呻吟av久久| 26uuu在线亚洲综合色| 婷婷色av中文字幕| 精品国产乱码久久久久久小说| 九九爱精品视频在线观看| 亚洲国产av新网站| 国产色婷婷99| 精品一区在线观看国产| 99国产精品免费福利视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲成人av在线免费| 热99国产精品久久久久久7| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产日韩欧美视频二区| 国产 一区精品| 熟妇人妻不卡中文字幕| av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产综合精华液| 性高湖久久久久久久久免费观看| 亚洲综合精品二区| 成人毛片a级毛片在线播放| 人妻系列 视频| 婷婷色综合大香蕉| 一个人免费看片子| 伦理电影免费视频| 欧美日本中文国产一区发布| 丰满少妇做爰视频| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 黄色怎么调成土黄色| 国产精品一区二区在线观看99| 大香蕉97超碰在线| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 香蕉精品网在线| 草草在线视频免费看| 午夜影院在线不卡| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 搡老乐熟女国产| 99国产精品免费福利视频| 大片免费播放器 马上看| 国产免费福利视频在线观看| 久久99热6这里只有精品| 国产国语露脸激情在线看| 国产亚洲精品第一综合不卡 | 亚洲欧美一区二区三区国产| 哪个播放器可以免费观看大片| 日日啪夜夜爽| 高清av免费在线| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| videossex国产| 人成视频在线观看免费观看| 蜜桃国产av成人99| 成人国语在线视频| 欧美变态另类bdsm刘玥| 久久 成人 亚洲| 国产有黄有色有爽视频| 久久精品夜色国产| 最新中文字幕久久久久| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国国产精品蜜臀av免费| 欧美+日韩+精品| 热re99久久国产66热| 三级国产精品欧美在线观看| 免费看av在线观看网站| 我的女老师完整版在线观看| 人妻 亚洲 视频| 精品少妇久久久久久888优播| 99国产综合亚洲精品| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 日韩中字成人| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久综合国产亚洲精品| 色网站视频免费| 欧美精品亚洲一区二区| 99热国产这里只有精品6| 欧美一级a爱片免费观看看| 一级二级三级毛片免费看| 国产精品一区二区在线观看99| 美女国产高潮福利片在线看| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 色吧在线观看| 两个人免费观看高清视频| 啦啦啦中文免费视频观看日本| av.在线天堂| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 日韩精品有码人妻一区| 在线观看免费视频网站a站| 最近中文字幕高清免费大全6| av.在线天堂| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 欧美bdsm另类| av黄色大香蕉| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产日韩欧美亚洲二区| 青春草亚洲视频在线观看| .国产精品久久| 最近的中文字幕免费完整| av福利片在线| 一级毛片aaaaaa免费看小| 久久综合国产亚洲精品| 国产成人freesex在线| 国产成人免费无遮挡视频| 亚洲精品一二三| av.在线天堂| 亚洲欧美清纯卡通| 久久人妻熟女aⅴ| 日韩免费高清中文字幕av| 夫妻性生交免费视频一级片| 天堂8中文在线网| 精品少妇黑人巨大在线播放| 久久99热这里只频精品6学生| 国产一区二区三区综合在线观看 | 一边亲一边摸免费视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 91久久精品国产一区二区三区| 久久毛片免费看一区二区三区| 在线观看国产h片| 精品少妇黑人巨大在线播放| 卡戴珊不雅视频在线播放| 亚洲成人av在线免费| 国产亚洲精品久久久com| 人成视频在线观看免费观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 18在线观看网站| 另类精品久久| 亚洲欧洲国产日韩| av黄色大香蕉| 亚洲综合色网址| 国产成人精品一,二区| 多毛熟女@视频| 麻豆成人av视频| 91精品国产国语对白视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 简卡轻食公司| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久久欧美国产精品| 日韩欧美精品免费久久| 免费人妻精品一区二区三区视频| av在线app专区| 国产综合精华液| 人妻夜夜爽99麻豆av| 99热这里只有精品一区| a级毛片免费高清观看在线播放| 色网站视频免费| 啦啦啦啦在线视频资源| 一级片'在线观看视频| 女人久久www免费人成看片| 国产精品99久久99久久久不卡 | 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲成人手机| 国产精品偷伦视频观看了| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| av在线播放精品| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产色爽女视频免费观看| av国产精品久久久久影院| 男女啪啪激烈高潮av片| 97在线人人人人妻| 日本av手机在线免费观看| 久久热精品热| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 日本爱情动作片www.在线观看| 母亲3免费完整高清在线观看 | 日韩免费高清中文字幕av| 国产熟女午夜一区二区三区 | 卡戴珊不雅视频在线播放| 国产精品国产三级专区第一集| 国产成人精品一,二区| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产精品国产三级专区第一集| 天天影视国产精品| 啦啦啦视频在线资源免费观看| freevideosex欧美| 免费少妇av软件| 亚洲成人手机| 亚洲美女黄色视频免费看| 日韩一区二区视频免费看| 精品国产国语对白av| 亚洲天堂av无毛| 久久毛片免费看一区二区三区| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 欧美日韩精品成人综合77777| 日韩欧美一区视频在线观看| av电影中文网址| 日韩一本色道免费dvd|