【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）_编程开发

【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）

创始人

2024-03-25 20:59:38

0次

💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥
🎉作者研究：🏅🏅🏅主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️

📝目前更新：🌟🌟🌟电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。
🚀支持：🎁🎁🎁如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 负荷预测

2 短期电力负荷预测方法

3 中长期电力负荷预测方法

4 长短期负荷预测运行结果

5 参考文献

6 Matlab代码实现

1 负荷预测

电力负荷，又称“用电负荷" 电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和。电力负荷预测的实质是从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，根据历史负荷变化规律，对未来某个时刻或时段做出预先估计和推测。电力负荷预测影响着电力系统的管理和运行，是电力系统制定发电计划、交易计划、调度计划等的重要依据。对电力负荷预测进行分类依据的划分标准有很多，预测时间周期是较为常见的一种，可以将电力负荷预测分为超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测四类。超短期负荷预测的时间从几秒或几分钟到几个小时，短期负荷预测的时间从小时到周，中期负荷预测和长期负荷预测的时间从月到年。其中，超短期负荷预测和短期负荷预测可归为短期预测，中期负荷预测和长期负荷预测合称为中长期预测[ 1]。电力负荷数据预处理和预测方法选择是电力负荷预测任务的关键环节。在电力负荷预测前，需要对负荷数据进行预处理，以减小异常历史数据对预测精度的影响;预测方法的选择和预测模型的建立直接影响着预测结果能否取得理想的准确度，进而影响整个电力系统的运行，因此是十分重要的。

2 短期电力负荷预测方法

短期负荷预测作为电力系统运行和控制的基础性工作之一，对电力运行调度、电机启动停止等方面有重要影响。传统的短期电力负荷预测方法包括时间序列、回归分析等。时间序列预测方法是最初进行的负荷预测研究，通过曲线拟合历史负荷数据来建模预测电力负荷该方法观测的数据值表现出负荷变化连续，时间复杂度较低，属于比较广泛应用的方法。但该方法不限制输入数据的要件，仅考虑了时序要素，没有纳入其他对结果具有潜在影响的要素，精度不高。后续的峰值模型则纳入了湿度等其他要素。回归分析法是根据数据内部规律预测未来，其定量特点主要在于研究事物间相关系。从因果关系出发，可以根据自变量个数分为一元或者多元回归分析法;从函数表达式的特点出发，分为线性回归预测模型和非线性回归预测模型。回归分析原理简单、运算快，但是负荷影响因素不足，结果不够准确，数据输入要求高，严重依赖模型和影响因子的准确性。

3 中长期电力负荷预测方法

相比于短期电力负荷预测，中长期电力负荷预测的预测周期更长，影响因素更多，预测精度难以保障，因而较短期电力负荷预测方法而言，目前对于中长期电力负荷预测方法的研究更少。
基于人工神经网络的预测方法首先被提出，最小二乘支持向量机(LSSVM)将RBF神经网络作为核函数，验证了LSSVM方法得到的预测数据与实际数据基本接近，相比于灰色预测发和人工神经网络预测法均方误差更小。用于解决中长期电力负荷预测问题的树模型与深度神经网络相结合的XGBoost-DNN组合模型，首先获取交叉特征，将特征向量作为DNN的输入层，随后针对时间和负荷数据做特征处理，使DNN模型获得高阶交叉特征，从而预测未来一个月的电力负荷数据，在真实电力数据的仿真实验中性能表现卓越。

黄元生等[⒃l将高斯过程与粒子群相结合，构建了一种混合电力需求预测模型，首先利用粒子群算法优化协方差函数参数，并将参数作为高斯过程模型进行电力需求培训的初始值;随后对协方差函数的参数再次优化，用训练好的高斯过程模型进行中长期电力负荷预测。该模型在北京地区中长期电力需求数据集中表现优异。