基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法

可再生能源并入电网后,电能供给量增加,短期电量负荷情况难以预测,无法制定准确的电能分配策略,由此,提出基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法研究。深入分析短期电量负荷预测影响因素（气象、时间、电价与随机干扰因素）,选取适当的模型输入变量（历史电量负荷数据、温度数据与日类型）,结合随机森林算法构建短期电量负荷预测模型,并重复确定相似日的选取规则,采用粒子群优化算法寻找预测模型参数最佳值,将样本集输入至模型中,获得精准的短期电量负荷预测结果。实验数据显示:当输入变量数量达到一定值后,应用提出方法获得的短期电量负荷预测时延稳定在0.55s左右,短期电量负荷预测误差几乎为0,充分证实了提出方法应用性能较佳。     

基于粒子群算法的配电台区售电量精准预测方法

针对不同时段和不同模态下,售电量预测准确性较低的问题,设计一个基于粒子群算法的配电台区售电量精准预测方法。建立灰色模型挖掘数据,输入电力负荷数据,并进行归一化处理,提取容量利用特征,准变预测问题表现形式,建立售电量增长趋势模型,计算曲线拟合问题,采用粒子群算法设计配电台区售电量精准预测过程,优化权重变换函数和粒子权值,完成配电台区售电量精准预测。实验结果表明,该方法在一个月内售电量、一年内售电量、低频模态预测与高频模态预测上,都具有较高的准确性,满足配电台区售电量精准预测需求。