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基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法

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为了有效提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法.以某地区的历史日最大负荷数据、气象数据作为实验训练样本,对多种模型采用多种可行思路进行日滚动预测.经过对比分析,选择基于气象因素的Stacking回归模型作为主要预测算法,并结合相似日调整作为主要协调算法.实验结果表明,所提出的预测方法相比 ARIMA模型方法、多元回归模型方法和自回归模型方法具有更高、更稳定的预测精度.
Shortterm Load Forecasting Method Based on Meteorological Factors Using Stacking Regression Model
Aiming at improving the accuracy of short-term load forecasting,a stacking regression model based on meteor-ological factors is proposed in view of the temporal and nonlinear characteristics of electricity data.Historical daily electric-ity data and meteorological data from a certain region are used as experimental training samples,and various feasible ideas are used for daily rolling forecasting of various models.Through comparative analysis,the Stacking regression model based on meteorological factors is selected as the main prediction algorithm,and similar day adjustment is used as the main coordination algorithm.The experimental results show that the proposed method has higher and more stable predic-tion accuracy than ARIMA model method,multiple regression model method,and autoregressive model method.

short-term load forecastingStacking regression modelmeteorological factorcoordination algorithm

王洋、李江、张婧、格日乐图、刘秀丽

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短期负荷预测 Stacking回归模型 气象因素 协调算法

2024

电工技术
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

电工技术

影响因子:0.177
ISSN:1002-1388
年,卷(期):2024.(17)