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基于Stacking与Prophet组合模型的短期电力负荷预测
基于Stacking与Prophet组合模型的短期电力负荷预测
摘要：
电力负荷预测是电力系统调度和运营中的关键问题，准确的负荷预测对于实现电力供需平衡、提高电力系统运行效率具有重要意义。本文结合Stacking集成学习和Prophet时间序列预测模型，提出了一种有效的短期电力负荷预测方法。实验结果表明，该方法在短期电力负荷预测中具有较高的准确性和稳定性。
关键词：电力负荷预测；Stacking；Prophet；集成学习；时间序列
1.引言
随着电力系统的迅猛发展和电力供需矛盾的日益凸显，准确的电力负荷预测成为电力调度和运营中的关键问题。短期电力负荷预测是指对未来一段时间（一天或数天）内的电力负荷进行预测分析。准确的短期电力负荷预测可以帮助电力调度员优化电力资源配置，提高电力系统的运行效率。因此，短期电力负荷预测一直是电力系统研究的热点领域。
2.相关工作
2.1时间序列预测
时间序列是指一系列按时间顺序排列的数据点的集合，时间序列预测模型根据过去的观测值来预测未来的数值。在电力负荷预测中，ARIMA、SARIMA和Prophet等时间序列模型被广泛应用。
2.2集成学习
集成学习是指将多个不同的预测模型进行组合，以达到更好的预测效果。Stacking是一种典型的集成学习方法，它通过训练多个基分类器，然后将这些分类器的预测结果作为输入，通过一个元分类器来进行最终的预测。
3.方法介绍
本文提出了一种基于Stacking与Prophet组合模型的短期电力负荷预测方法。首先，使用Prophet模型对电力负荷历史数据进行建模和预测。Prophet是一种基于加法模型的非线性可加预测模型，它可以自动处理常见的时间序列特征，如季节性和趋势性。然后，将Prophet模型的预测结果与原始数据进行对比，计算预测误差。接下来，使用Stacking集成学习方法，训练多个基分类器，每个基分类器的输入特征是历史负荷数据和Prophet模型的预测误差。最后，使用一个元分类器对基分类器的预测结果进行组合，得到最终的短期电力负荷预测结果。
4.实验设计与结果分析
本文采用了某电力系统的历史电力负荷数据进行实验。首先，使用Prophet模型对历史数据进行预测，并计算预测误差。然后，使用Stacking集成学习方法，训练多个基分类器，并使用交叉验证方法进行模型评估。最后，使用元分类器对基分类器的预测结果进行组合，得到最终的短期电力负荷预测结果。
实验结果表明，本文提出的基于Stacking与Prophet组合模型的短期电力负荷预测方法在准确性和稳定性上具有明显优势。与传统的时间序列模型相比，该方法的预测结果更加准确，并且能够更好地适应电力负荷的变化。
5.结论与展望
本文提出了一种基于Stacking与Prophet组合模型的短期电力负荷预测方法。该方法将Prophet时间序列模型与集成学习方法相结合，充分利用了Prophet模型对时间序列特征的建模能力和集成学习方法的组合能力。实验结果表明，该方法在准确性和稳定性上具有明显优势。未来，可以进一步探究更多的集成学习方法和时间序列模型，提高电力负荷预测的准确性和稳定性，为电力系统调度和运营提供更好的决策支持。
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