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基于智能计算的变权重组合优化短期负荷预测研究
随着电力市场的发展，电力系统负荷预测越来越受到重视。负荷预测在电力调度、计划和市场交易中发挥着重要作用。短期负荷预测是负荷预测中的重要组成部分，其预测准确性直接影响到电力系统的安全稳定和经济效益。因此，研究短期负荷预测，实现对电力系统的有效监测和管理，已成为电力领域的焦点之一。本文针对这一问题，研究一种基于智能计算的变权重组合优化短期负荷预测方法。
一、短期负荷预测的相关研究
1.整体负荷预测
整体负荷预测是指对电力系统全部负荷进行预测。整体负荷预测通常采用统计学方法、机器学习方法和神经网络方法等。目前，机器学习和神经网络是短期负荷预测中常用的方法。
2.单一负荷预测
单一负荷预测是指对电力系统中单个负荷的预测。单一负荷预测通常采用基于时序、时间序列分析、模型预测控制等方法，以及基于相关预测模型的负荷组合预测。
3.组合模型负荷预测
组合模型负荷预测是指在单一负荷预测的基础上，将多个单一负荷预测结果合并成整体负荷预测的方法。组合模型负荷预测的方法主要有加权平均法、神经网络组合法、支持向量机组合法等。
二、基于智能计算的变权重组合优化短期负荷预测
本文提出了一种基于智能计算的变权重组合优化短期负荷预测方法。该方法主要包括以下步骤：
1.数据采集
电力系统中负荷预测的数据通常来自于历史数据或实时监测数据，包括电力系统一定时间范围内的负荷曲线、天气状况、季节变化等数据。数据采集是预测过程中非常重要的组成部分，直接决定了预测模型的准确性和可靠性。
2.特征选择
特征选择是从采集到的数据中选取相对重要的变量，以提高模型的精度和泛化能力。选择过程中通常需要考虑变量之间的相关性，避免存在多重共线性，同时要尽量保留信息量大的变量，以确保精度。
3.常规模型预测
常规模型是短期负荷预测中最基本的预测模型，包括时间序列模型和回归模型等。通过常规模型的预测结果，可以对电力系统短期负荷的趋势和变化进行预测。
4.多策略优化权重分配算法
通过多策略优化权重分配算法，将不同的常规模型的预测结果进行组合，得到整体负荷预测的结果。为了减小不同模型中所产生的误差，本方法提出使用变权重分配算法进行组合。该算法通过一定的计算，得到各个常规模型的权重，使得各个模型的负荷预测结果最优。
5.模型集成和结果评估
通过以上步骤得到的整体负荷预测结果，即可以进行模型集成和结果评估。模型集成可以得到更可靠、准确的预测结果，结果评估则可以通过误差分析、均方误差、可信范围等多种指标对预测结果进行评估，以确保预测结果的准确性和可靠性。
三、结论
本文提出了一种基于智能计算的变权重组合优化短期负荷预测方法。该方法将多种常规模型进行组合，并利用多策略优化权重分配算法得到不同模型的权重，使得预测结果最优。经过实验验证，本方法的预测结果比单一模型的预测结果更加准确和可信。因此，在电力系统的负荷预测领域具有一定的应用价值。