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基于“分层-汇集”模型的短期电力负荷预测
作者姓名:雷景生  郝珈玮  朱国康
作者单位:上海电力学院计算机科学与技术学院,上海市,200090
基金项目:国家自然科学基金项目,上海市科委地方能力建设项目(Z2014-076)Project supported by National Natural Science Foundation of China
摘    要:针对目前短期电力负荷预测方法未充分利用电力用户用电特征,以及预测精度不高等问题,提出了"分层-汇集"模型。首先,对电力用户按用电特征"分层",得到表征不同类型电力用户用电特征的层负荷特性曲线,并将层负荷特性曲线作为构造总负荷曲线的属性因子;之后,"汇集"不同日的层负荷特性曲线,结合实时负荷训练模型;最后,进行回归预测。以某区域实际电力负荷数据为算例,基于所提出的预测方法进行负荷预测。结果显示,基于"分层-汇集"模型的短期电力负荷预测在平均百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(root-mean-square error,RM SE)以及Pearson(皮尔逊)相关系数3项评价指标上均优于一般的回归预测方法,验证了模型的有效性;在"分层"和"汇集"阶段采用不同算法组合,"分层-汇集"模型均具有较好的预测效果,验证了模型的鲁棒性。使用"分层-汇集"模型可以提高负荷预测的精度,为短期电力负荷预测提供了一种新思路。

关 键 词:短期电力负荷预测  用户用电特征  层负荷特性曲线  “分层-汇集”模型
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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