【摘要】：針對短期負荷預測領域傳統(tǒng)的機器學習算法(如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等)存在的諸如泛化性能不強、參數(shù)和模型結構確定困難等問題,將隨機森林回歸算法引入短期負荷預測領域。同時應用投影原理改進了傳統(tǒng)的灰色關聯(lián)相似日選取算法,提出了一種基于灰色投影改進隨機森林算法的電力系統(tǒng)短期負荷預測組合方法�；诨疑队暗南嗨迫者x取方法,采用灰色關聯(lián)度判斷矩陣表征歷史樣本與待預測日影響因素間的關聯(lián)關系,并用熵權法確立影響因素的權重對判斷矩陣加權,最后利用各個樣本關聯(lián)度投影值排序得到相似日集合。采用隨機森林算法建立預測模型,利用灰色投影篩選出的相似日樣本集合訓練模型,最后輸入預測日特征向量(天氣預報數(shù)值、日類型等)完成預測。以浙江電網(wǎng)某縣級市的負荷數(shù)據(jù)作為實際算例,并將上述方法與支持向量機方法以及未作灰色投影改進的隨機森林算法進行對比。實驗結果表明,新方法具有較高的預測精度和魯棒性。
[Abstract]:The traditional machine learning algorithms in the field of short-term load forecasting (such as artificial neural networks, support vector machines, etc.) have some problems, such as poor generalization performance, difficulty in determining parameters and model structure, etc. The stochastic forest regression algorithm is introduced into the field of short-term load forecasting. At the same time, the traditional grey correlation similarity day selection algorithm is improved by applying the projection principle, and a combination method of short-term load forecasting for power system based on grey projection improved stochastic forest algorithm is proposed. Based on the method of similar day selection based on grey projection, the grey correlation degree judgment matrix is used to characterize the correlation between historical samples and the influence factors to be predicted, and the weight of the influencing factors is established by entropy weight method to weight the judgment matrix. Finally, the similar day set is obtained by using the projection values of each sample correlation degree. The prediction model is established by using stochastic forest algorithm, and the training model of similar daily sample set selected by grey projection is used. Finally, the predicted daily eigenvector (weather forecast value, day type, etc.) is inputted to complete the prediction. Taking the load data of a county city in Zhejiang power grid as an example, the above method is compared with the support vector machine method and the stochastic forest algorithm without grey projection. Experimental results show that the new method has high prediction accuracy and robustness.
【作者單位】： 北京交通大學國家能源主動配電網(wǎng)技術研發(fā)中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51277009)~~
【分類號】：TM715

【參考文獻】

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本文編號：2282717