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基于相似日的短期负荷预测模型优选组合方法
基于相似日的短期负荷预测模型优选组合方法
摘要：短期负荷预测在供电系统调度、能源规划以及电力市场交易等方面具有重要作用。由于负荷的不确定性和复杂性，传统的预测方法往往无法满足精确度和准确性的要求。因此，本论文提出了一种基于相似日的短期负荷预测模型优选组合方法，通过寻找历史上与当前日相似的日子，结合多种预测模型进行预测，并利用模型组合的思想进行结果融合，提高预测准确度和稳定性。
1.引言
短期负荷预测在电力系统中具有重要意义，它对于供电系统调度、能源规划以及电力市场交易等都具有指导作用。然而，负荷的不确定性和复杂性使得短期负荷预测成为一个具有挑战性的问题。
2.相似日的选取
相似日的选取是基于历史数据进行的，通过分析大量历史数据，选取与当前日具有相似天气状况、日历特征、负荷特征等方面的日子作为参考。这样的选择可以增加预测模型的准确性和稳定性。
3.多种预测模型的建立
在相似日选取完成后，需要建立多种预测模型进行预测。常用的短期负荷预测模型包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型等。根据不同的数据特点和问题要求，选择合适的预测模型进行建模。
4.模型组合方法
模型组合是将多个预测模型的结果进行融合，从而提高预测的准确性和稳定性。常用的模型组合方法有加权平均、投票法、Stacking等。在本论文中，我们将尝试不同的模型组合方法，选取最优的组合方式。
5.实验结果分析
通过对比实验，我们评估了不同预测模型和模型组合方法的性能，并分析了其优缺点。实验结果表明，基于相似日的短期负荷预测模型优选组合方法具有较高的准确度和稳定性。
6.结论
本论文提出了一种基于相似日的短期负荷预测模型优选组合方法，通过寻找历史上与当前日相似的日子，结合多种预测模型进行预测，并利用模型组合的思想进行结果融合，提高预测准确度和稳定性。实验结果表明，这种方法在短期负荷预测中具有较好的性能和应用前景。
参考文献：
[1]郭苏宁,施宇,翁国良.基于相似日数据选取的短期负荷预测模型[J].电力传输与控制,2019,(07):147-151.
[2]朱思琪,王训涛,冯跃军.一种新的短期负荷预测模型[J].电力系统自动化,2018,42(18):67-73.