摘要：旨在提出提升電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的策略。綜合考慮數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗、特征工程與選擇、建模算法與模型融合等多方面因素，采取具體可行的實(shí)施方案。通過(guò)精細(xì)化數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化特征提取與選擇，并運(yùn)用先進(jìn)的建模算法和模型融合技術(shù)，有效提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。這一工作為電力系統(tǒng)運(yùn)行與規(guī)劃提供了有力支持，有助于提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性，為未來(lái)能源規(guī)劃與管理提供了重要參考。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理模型融合

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18

AnalysisofStrategiesforImprovingLoadForecastingAccuracyinPowerSystems

GUDongfeng

StateGridJiangsuElectricPowerCo.，Ltd.，SheyangCountyPowerSupplyBranch，Yancheng，JiangsuProvince，224300China

Abstract：Thispaperaimstoproposestrategiesforenhancingtheaccuracyofloadforecastinginpowersystems.Consideringvariousfactorssuchasdatapreprocessingandcleansing，featureengineeringandselection，modelingalgorithms，andmodelfusion，specificandfeasibleimplementationplansareadopted.Throughrefineddataprocessing，optimizedfeatureextractionandselection，andtheapplicationofadvancedmodelingalgorithmsandmodelfusiontechniques，theaccuracyandreliabilityofloadforecastingmodelsareeffectivelyimproved.Thisworkprovid0kD1AK8+SxfGitBw7Kf9xwS1ZH16ketYdf3TNluGQy4=esvaluablesupportfortheoperationandplanningofpowersystems，contributingtoenhancedoperationalefficiencyandstability，andofferingsignificantinsightsforfutureenergyplanningandmanagement.

KeyWords：Powersystems;Loadforecasting;Datapreprocessing;Modelfusion

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)在現(xiàn)代電力行業(yè)中具有重要意義，能夠?yàn)殡娏┬杵胶?、資源優(yōu)化配置等提供支持，由于電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，負(fù)荷預(yù)測(cè)精度一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為了提升負(fù)荷預(yù)測(cè)精度本文綜合考慮了數(shù)據(jù)質(zhì)量、特征選擇、建模算法等多方面因素，提出了一系列具體可行的實(shí)施方案，有助于提高負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的性能，為電力系統(tǒng)運(yùn)行與規(guī)劃提供更準(zhǔn)確可靠的決策依據(jù)。

1電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)概述

1.1負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域

負(fù)荷預(yù)測(cè)作為關(guān)鍵性的每日任務(wù)，其主要用途包括了電力工程管理信息系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域，在電力系統(tǒng)中供求平衡是保證銷(xiāo)售市場(chǎng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵所在，精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠?yàn)殡娏灰卒N(xiāo)售市場(chǎng)的參與者提供重要的參照，幫助其制訂相應(yīng)的供電系統(tǒng)計(jì)劃和電力交易管理決策，減少經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)推動(dòng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和資源分配實(shí)效性。電力工程系統(tǒng)調(diào)度是指根據(jù)即時(shí)負(fù)荷需求與供電系統(tǒng)狀況合理布局生產(chǎn)發(fā)電資源與輸配電計(jì)劃方案，保證電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行，精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠?yàn)橹蛋鄦T提供重要的決策分析，幫助其及時(shí)糾正生產(chǎn)發(fā)電計(jì)劃和輸配電計(jì)劃，突發(fā)事件處理和負(fù)荷起伏，保證供電的可靠性和穩(wěn)定性[1]。電氣設(shè)備的維護(hù)必須綜合考慮負(fù)荷的改變，科學(xué)安排維護(hù)時(shí)間與工作頻率防止機(jī)器設(shè)備維護(hù)所造成的供電中斷影響，精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠幫助維護(hù)工作人員預(yù)測(cè)機(jī)器的負(fù)荷趨勢(shì)分析，選擇適合自己的維護(hù)時(shí)間與方式，最大程度地確保設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)可靠性和使用期限。

1.2負(fù)荷預(yù)測(cè)的分類(lèi)與方法

負(fù)荷預(yù)測(cè)并不是一概而論，而是根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)要求開(kāi)展多種多樣科學(xué)的分類(lèi)方式挑選，從時(shí)間段的角度看，負(fù)荷預(yù)測(cè)可分為短期內(nèi)、中后期或長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。短期內(nèi)預(yù)測(cè)一般涉及將來(lái)幾個(gè)小時(shí)到幾個(gè)月的用電需求，主要運(yùn)用于電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度運(yùn)行，中后期預(yù)測(cè)對(duì)于未來(lái)一周至一月的時(shí)間段，主要用于電力市場(chǎng)交易和設(shè)備維護(hù)管理整體規(guī)劃，長(zhǎng)期性預(yù)測(cè)涉及很長(zhǎng)的時(shí)間跨距，一般用于電力系統(tǒng)的計(jì)劃設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)[2]。依據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象負(fù)荷預(yù)測(cè)可以分為總體負(fù)荷預(yù)測(cè)和系統(tǒng)分區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)?？傮w負(fù)荷預(yù)測(cè)是對(duì)于全部電力系統(tǒng)的負(fù)荷實(shí)際需求預(yù)測(cè)，一般用于宏觀(guān)管理和交易；系統(tǒng)分區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)將電力系統(tǒng)分成不同的區(qū)域或分系統(tǒng)，各自預(yù)測(cè)其負(fù)荷，要求更加詳細(xì)和準(zhǔn)確。在預(yù)測(cè)方式上，負(fù)荷預(yù)測(cè)涉及多種多樣技術(shù)以及實(shí)體模型，包含但不限于時(shí)間序列模型、多元回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM算法等。時(shí)間序列模型是一種基于歷史記錄的傳統(tǒng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)比時(shí)間序列數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)規(guī)律性來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)的負(fù)荷[3]；多元回歸分析是一種通過(guò)創(chuàng)建負(fù)荷與因素間的數(shù)學(xué)分析模型來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)負(fù)荷系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析方法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM算法是一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法，根據(jù)訓(xùn)練算法學(xué)習(xí)明確負(fù)荷與因素間的復(fù)雜關(guān)系，并實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。

2電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.1常用評(píng)價(jià)指標(biāo)介紹

在評(píng)估電力工程系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精密度時(shí)，需應(yīng)用一系列常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)來(lái)量化分析和比較不同預(yù)測(cè)模型性能，這種指標(biāo)不但能客觀(guān)地體現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)論和實(shí)際觀(guān)測(cè)值間的誤差，并且可以幫助人們了解實(shí)體模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性。常用的點(diǎn)評(píng)指標(biāo)包含均方誤差（RootMeanSquaredError，RMSE）、均值相對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）、均值肯定百分?jǐn)?shù)偏差（MeanAbsolutePercentageError，MAPE）等，其中RMSE衡量的是預(yù)測(cè)值與觀(guān)測(cè)值之差的平方的平均值，其值越小表示預(yù)測(cè)結(jié)果越趨近于觀(guān)測(cè)值；MAE計(jì)算的是預(yù)測(cè)值與觀(guān)測(cè)值之間的絕對(duì)誤差，該指標(biāo)的值越低，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果與觀(guān)測(cè)值的誤差越??；而MAPE則反映的是預(yù)測(cè)偏差相對(duì)于觀(guān)測(cè)值的絕對(duì)百分比，其值越小，表明預(yù)測(cè)結(jié)果與觀(guān)測(cè)值之間的相對(duì)偏差越低[4]。除了常見(jiàn)點(diǎn)評(píng)指標(biāo)外，還可以通過(guò)其他指標(biāo)來(lái)評(píng)判預(yù)測(cè)模型性能，如均方根誤差（Mean-SquareError，MSE）、預(yù)測(cè)精確性等，能夠充分考慮預(yù)測(cè)過(guò)程的誤差和不確定性，幫助人們更全面地評(píng)估實(shí)體模型優(yōu)缺點(diǎn)。

2.2指標(biāo)之間的關(guān)系與權(quán)衡

負(fù)載預(yù)測(cè)點(diǎn)評(píng)指標(biāo)相互之間的關(guān)系和平衡協(xié)調(diào)，RMSE、MAE和MAPE這3個(gè)指標(biāo)中間存在一定的聯(lián)絡(luò)。RMSE和MAE全是考量預(yù)測(cè)結(jié)論和實(shí)際估計(jì)值中間偏差指標(biāo)，其中，RMSE對(duì)預(yù)測(cè)偏差比較大值比較敏感，而MAE更持久對(duì)極端值影響小，MAPE則是一種相對(duì)偏差指標(biāo)，能夠反映預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值的誤差，卻也容易受真分?jǐn)?shù)接近零產(chǎn)生的影響造成指標(biāo)極端值。使用時(shí)應(yīng)該衡量這種指標(biāo)中間優(yōu)缺點(diǎn)，選擇適宜的點(diǎn)評(píng)指標(biāo)來(lái)評(píng)判負(fù)載預(yù)測(cè)特性，如更重視對(duì)極端值的敏感性和安全性，可以選擇應(yīng)用MAE作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，如果更重視相對(duì)性不正確可以選擇應(yīng)用MAPE，假如要綜合考慮誤差和不確定性可以選擇應(yīng)用RMSE。除此之外，還要考慮到不一樣指標(biāo)實(shí)際應(yīng)用中的適用性和局限。MAE在評(píng)估預(yù)測(cè)過(guò)程的穩(wěn)定性方面表現(xiàn)優(yōu)異，但不能反映預(yù)測(cè)過(guò)程的誤差；盡管MAPE能夠反映相對(duì)偏差，但實(shí)際應(yīng)用中很容易受到真分?jǐn)?shù)接近零產(chǎn)生的影響。因而，在選擇點(diǎn)評(píng)指標(biāo)時(shí)，必須根據(jù)實(shí)際難題的需求和信息的特征開(kāi)展衡量和選擇。

3影響負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的因素分析

3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量

在研究提升負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的思路時(shí)，務(wù)必深入分析危害負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的各種因素，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量是其中十分重要的層面。供電系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)涵蓋了從歷史時(shí)間負(fù)荷數(shù)據(jù)到氣候數(shù)據(jù)的諸多層面，這種數(shù)據(jù)通常受到各種條件的限制，可能出現(xiàn)缺少、有誤極端值等諸多問(wèn)題，歷史時(shí)間負(fù)荷數(shù)據(jù)可能會(huì)受到機(jī)械故障或數(shù)據(jù)記錄不正確的危害，而氣候數(shù)據(jù)肯定會(huì)不精確或不全面。數(shù)據(jù)量的大小直接關(guān)系模型練習(xí)和模型泛化能力，數(shù)據(jù)量過(guò)少可能造成實(shí)體模型多重共線(xiàn)性，沒(méi)法準(zhǔn)確反映真實(shí)負(fù)荷趨勢(shì)分析，而數(shù)據(jù)量過(guò)多會(huì)增加模型多樣性造成模型泛化能力降低，因而怎樣獲得充足數(shù)量及高質(zhì)量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為提升負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的核心問(wèn)題之一。

3.2特征選擇與提取

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)測(cè)量精度策略分析中，特征選擇和提取是至關(guān)重要的，該連接的多元性不但來(lái)自數(shù)據(jù)信息的多樣化和多元性，并且還涉及各種特征選擇方法和技術(shù)的挑選運(yùn)用。供電系統(tǒng)涉及的信息來(lái)源普遍，包含歷史時(shí)間負(fù)載數(shù)據(jù)信息、氣象數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多個(gè)方面，可能出現(xiàn)缺電、極端值或噪音等諸多問(wèn)題，歷史時(shí)間負(fù)載數(shù)據(jù)信息可能會(huì)受到機(jī)械故障或數(shù)據(jù)收集不正確的危害，而氣象數(shù)據(jù)肯定會(huì)精確或不全面。特征選擇和提取的一個(gè)過(guò)程正面臨著特征多余和特征與目標(biāo)中間不明的關(guān)聯(lián)性，實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)信息通常包含大量的特征，其中一些可能和目標(biāo)自變量有關(guān)，但是其他特征可能和目標(biāo)自變量不相關(guān)或關(guān)聯(lián)性較差。

3.3建模算法與參數(shù)調(diào)優(yōu)

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的策略分析中，建模算法和參數(shù)提升是直接關(guān)系負(fù)荷預(yù)測(cè)模型性能和精確性的重要環(huán)節(jié)，現(xiàn)階段的考驗(yàn)要在選擇適合自己的建模算法和參數(shù)提升中存在一系列復(fù)雜而多元性的要素。供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)，所以需要選擇合適的解決時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模算法。常見(jiàn)的建模算法包含但不限于ARIMA模型、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、多元回歸分析模型等，不同類(lèi)型的算法有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，必須根據(jù)實(shí)際情況來(lái)選擇[5]。參數(shù)優(yōu)化是建模環(huán)節(jié)中不可缺少的一部分，每一個(gè)建模算法都是有其相應(yīng)的參數(shù)，調(diào)節(jié)這種參數(shù)能夠有效地提高模型的性能，參數(shù)優(yōu)化全過(guò)程通常需要投入大量的時(shí)間和精力，并且存在一定的難度考驗(yàn)，針對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，要調(diào)整隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)；針對(duì)ARIMA模型，必須選擇適合自己的自回歸級(jí)別和移動(dòng)平均法級(jí)別。

4提升電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的策略

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗

現(xiàn)階段電力工程系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)很有可能存在各種噪聲、缺失值與極端值，這將影響分析模型的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)于數(shù)據(jù)噪聲難題，可以選用光滑技術(shù)或數(shù)字濾波來(lái)消除數(shù)據(jù)里的噪聲影響。光滑技術(shù)能通過(guò)移動(dòng)平均法數(shù)據(jù)或指數(shù)平滑來(lái)減少數(shù)據(jù)的不確定性，使其更加平穩(wěn)；數(shù)字濾波能通過(guò)過(guò)濾器過(guò)濾數(shù)據(jù)，清除高頻率噪聲成分進(jìn)而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量及其可靠性。對(duì)于缺失系數(shù)的難題，可以應(yīng)用插值法或填充優(yōu)化算法來(lái)填充數(shù)據(jù)里的缺失值。插值法能夠根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)點(diǎn)推論缺失系數(shù)的很有可能值進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)編碼序列；填充優(yōu)化算法也可以根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和遍布標(biāo)準(zhǔn)選擇適合自己的值來(lái)填充缺失部位，以維持?jǐn)?shù)據(jù)的持續(xù)性和完整性。

4.2特征工程與選擇

特征工程項(xiàng)目和判斷在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)測(cè)量精度策略中是至關(guān)重要的?，F(xiàn)階段，大家面臨的難題之一是如何從海量數(shù)據(jù)中提取極具信息內(nèi)容和預(yù)測(cè)能力的特征，以建立一個(gè)高效和精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。針對(duì)這種情況，研究人員應(yīng)該制定一系列實(shí)際和切實(shí)可行的實(shí)施措施。特征工程項(xiàng)目用數(shù)據(jù)交換、特征組合和特征提取來(lái)提取更具有代表性和可預(yù)測(cè)性的特征，根據(jù)原始記錄能夠提取出更有意義的特征，能夠定期分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，提取周期性特征；氣象信息能夠特征提取，提取與負(fù)載有關(guān)的氣候特征。特征組合能夠?qū)⒉煌奶卣魅诤显谝黄?，?chuàng)造出新的特征，從而增強(qiáng)模型的表達(dá)能力；另一方面，特征提取則采用方法如主成分分析法（PCA）等，旨在減少特征的數(shù)量，進(jìn)而提升模型的運(yùn)行效率及其泛化能力。在特征選擇上采用過(guò)濾除菌、包裝和嵌入法來(lái)選擇最佳的特征子集合，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法或相關(guān)分析，能夠挑選出與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征提升模型的判斷能力。外包裝標(biāo)準(zhǔn)能夠通過(guò)建立不同類(lèi)型的特征子集合、交叉驗(yàn)證或模型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)選擇最佳的特征組成，置入標(biāo)準(zhǔn)能將特征挑選嵌入模型訓(xùn)練過(guò)程中，并且通過(guò)模型自身的學(xué)習(xí)培訓(xùn)能力選擇最佳的特征子集合。

4.3建模算法與模型融合

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的思路中，建模算法和模型集成是一項(xiàng)重要和復(fù)雜的任務(wù)，可考慮使用各種各樣建模優(yōu)化算法來(lái)建立負(fù)荷預(yù)測(cè)分析模型，以提升模型的多樣化和模型泛化能力。例如：應(yīng)用時(shí)間序列模型、多元回歸分析等根據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)捕捉負(fù)荷數(shù)據(jù)中的規(guī)律性和發(fā)展趨勢(shì)，也可以考慮應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、SVM算法等基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法去探尋數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線(xiàn)性關(guān)系。模型集成技術(shù)根據(jù)組成好幾個(gè)單獨(dú)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，會(huì)獲得最準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果，常見(jiàn)的模型集成技術(shù)包括決策樹(shù)、梯度提升樹(shù)等集成學(xué)習(xí)的方法，及其模型層疊、網(wǎng)絡(luò)投票制度等模型組合方法，模型集成技術(shù)充分利用了不同模型間的多樣性，提升負(fù)荷預(yù)測(cè)分析的精度和穩(wěn)定性。

5結(jié)語(yǔ)

在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度提升策略中，綜合考慮了多方面因素，從數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗到特征工程與選擇，采取了多樣化的實(shí)施方案，如平滑技術(shù)、插值方法等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型評(píng)估，進(jìn)一步優(yōu)化了負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，使其更加準(zhǔn)確可靠。

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