电力系统负荷预测精度提升策略分析

摘要：旨在提出提升电力系统负荷预测精度的策略。综合考虑数据预处理与清洗、特征工程与选择、建模算法与模型融合等多方面因素，采取具体可行的实施方案。通过精细化数据处理、优化特征提取与选择，并运用先进的建模算法和模型融合技术，有效提高了负荷预测模型的准确性和可靠性。这一工作为电力系统运行与规划提供了有力支持，有助于提高电力系统的运行效率和稳定性，为未来能源规划与管理提供了重要参考。

关键词：电力系统负荷预测数据预处理模型融合

中图分类号：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

电力系统负荷预测在现代电力行业中具有重要意义，能够为电力供需平衡、资源优化配置等提供支持，由于电力系统的复杂性和不确定性，负荷预测精度一直是研究的热点和难点。为了提升负荷预测精度本文综合考虑了数据质量、特征选择、建模算法等多方面因素，提出了一系列具体可行的实施方案，有助于提高负荷预测模型的性能，为电力系统运行与规划提供更准确可靠的决策依据。

1电力系统负荷预测概述

1.1负荷预测的应用领域

负荷预测作为关键性的每日任务，其主要用途包括了电力工程管理信息系统的各个领域，在电力系统中供求平衡是保证销售市场高效运行的关键所在，精确的负荷预测能够为电力交易销售市场的参与者提供重要的参照，帮助其制订相应的供电系统计划和电力交易管理决策，减少经营风险推动行业竞争和资源分配实效性。电力工程系统调度是指根据即时负荷需求与供电系统状况合理布局生产发电资源与输配电计划方案，保证电力系统的高效运行，精确的负荷预测能够为值班员提供重要的决策分析，帮助其及时纠正生产发电计划和输配电计划，突发事件处理和负荷起伏，保证供电的可靠性和稳定性[1]。电气设备的维护必须综合考虑负荷的改变，科学安排维护时间与工作频率防止机器设备维护所造成的供电中断影响，精确的负荷预测能够帮助维护工作人员预测机器的负荷趋势分析，选择适合自己的维护时间与方式，最大程度地确保设备运行状态可靠性和使用期限。

1.2负荷预测的分类与方法

负荷预测并不是一概而论，而是根据不同的标准要求开展多种多样科学的分类方式挑选，从时间段的角度看，负荷预测可分为短期内、中后期或长期预测。短期内预测一般涉及将来几个小时到几个月的用电需求，主要运用于电力系统的动态调度运行，中后期预测对于未来一周至一月的时间段，主要用于电力市场交易和设备维护管理整体规划，长期性预测涉及很长的时间跨距，一般用于电力系统的计划设计和开发[2]。依据预测对象负荷预测可以分为总体负荷预测和系统分区负荷预测。总体负荷预测是对于全部电力系统的负荷实际需求预测，一般用于宏观管理和交易；系统分区负荷预测将电力系统分成不同的区域或分系统，各自预测其负荷，要求更加详细和准确。在预测方式上，负荷预测涉及多种多样技术以及实体模型，包含但不限于时间序列模型、多元回归分析、人工神经网络、SVM算法等。时间序列模型是一种基于历史记录的传统技术，通过对比时间序列数据的发展趋势规律性来预测将来的负荷[3]；多元回归分析是一种通过创建负荷与因素间的数学分析模型来预测将来负荷系数的统计分析方法；人工神经网络和SVM算法是一些基于机器学习的办法，根据训练算法学习明确负荷与因素间的复杂关系，并实现更精准的预测。

2电力系统负荷预测精度评价指标

2.1常用评价指标介绍

在评估电力工程系统负荷预测精密度时，需应用一系列常见的评估指标来量化分析和比较不同预测模型性能，这种指标不但能客观地体现预测结论和实际观测值间的误差，并且可以帮助人们了解实体模型的准确性、稳定性和可靠性。常用的点评指标包含均方误差（RootMeanSquaredError，RMSE）、均值相对误差（MeanAbsoluteError，MAE）、均值肯定百分数偏差（MeanAbsolutePercentageError，MAPE）等，其中RMSE衡量的是预测值与观测值之差的平方的平均值，其值越小表示预测结果越趋近于观测值；MAE计算的是预测值与观测值之间的绝对误差，该指标的值越低，说明预测结果与观测值的误差越小；而MAPE则反映的是预测偏差相对于观测值的绝对百分比，其值越小，表明预测结果与观测值之间的相对偏差越低[4]。除了常见点评指标外，还可以通过其他指标来评判预测模型性能，如均方根误差（Mean-SquareError，MSE）、预测精确性等，能够充分考虑预测过程的误差和不确定性，帮助人们更全面地评估实体模型优缺点。

2.2指标之间的关系与权衡

负载预测点评指标相互之间的关系和平衡协调，RMSE、MAE和MAPE这3个指标中间存在一定的联络。RMSE和MAE全是考量预测结论和实际估计值中间偏差指标，其中，RMSE对预测偏差比较大值比较敏感，而MAE更持久对极端值影响小，MAPE则是一种相对偏差指标，能够反映预测结果和真实值的误差，却也容易受真分数接近零产生的影响造成指标极端值。使用时应该衡量这种指标中间优缺点，选择适宜的点评指标来评判负载预测特性，如更重视对极端值的敏感性和安全性，可以选择应用MAE作为评价指标，如果更重视相对性不正确可以选择应用MAPE，假如要综合考虑误差和不确定性可以选择应用RMSE。除此之外，还要考虑到不一样指标实际应用中的适用性和局限。MAE在评估预测过程的稳定性方面表现优异，但不能反映预测过程的误差；尽管MAPE能够反映相对偏差，但实际应用中很容易受到真分数接近零产生的影响。因而，在选择点评指标时，必须根据实际难题的需求和信息的特征开展衡量和选择。

3影响负荷预测精度的因素分析

3.1数据质量与数量

在研究提升负荷预测精度的思路时，务必深入分析危害负荷预测精度的各种因素，数据质量和数量是其中十分重要的层面。供电系统涉及的数据涵盖了从历史时间负荷数据到气候数据的诸多层面，这种数据通常受到各种条件的限制，可能出现缺少、有误极端值等诸多问题，历史时间负荷数据可能会受到机械故障或数据记录不正确的危害，而气候数据肯定会不精确或不全面。数据量的大小直接关系模型练习和模型泛化能力，数据量过少可能造成实体模型多重共线性，没法准确反映真实负荷趋势分析，而数据量过多会增加模型多样性造成模型泛化能力降低，因而怎样获得充足数量及高质量数据已经成为提升负荷预测精度的核心问题之一。

3.2特征选择与提取

在提升供电系统负荷预测测量精度策略分析中，特征选择和提取是至关重要的，该连接的多元性不但来自数据信息的多样化和多元性，并且还涉及各种特征选择方法和技术的挑选运用。供电系统涉及的信息来源普遍，包含历史时间负载数据信息、气象数据、经济指标等多个方面，可能出现缺电、极端值或噪音等诸多问题，历史时间负载数据信息可能会受到机械故障或数据收集不正确的危害，而气象数据肯定会精确或不全面。特征选择和提取的一个过程正面临着特征多余和特征与目标中间不明的关联性，实际应用中，数据信息通常包含大量的特征，其中一些可能和目标自变量有关，但是其他特征可能和目标自变量不相关或关联性较差。

3.3建模算法与参数调优

在提升供电系统负荷预测精度的策略分析中，建模算法和参数提升是直接关系负荷预测模型性能和精确性的重要环节，现阶段的考验要在选择适合自己的建模算法和参数提升中存在一系列复杂而多元性的要素。供电系统负荷预测涉及时间序列数据的建模和预测，所以需要选择合适的解决时间序列数据的建模算法。常见的建模算法包含但不限于ARIMA模型、神经元网络模型、多元回归分析模型等，不同类型的算法有不同的特点和应用领域，必须根据实际情况来选择[5]。参数优化是建模环节中不可缺少的一部分，每一个建模算法都是有其相应的参数，调节这种参数能够有效地提高模型的性能，参数优化全过程通常需要投入大量的时间和精力，并且存在一定的难度考验，针对神经元网络模型，要调整隐层节点数、学习率等参数；针对ARIMA模型，必须选择适合自己的自回归级别和移动平均法级别。

4提升电力系统负荷预测精度的策略

4.1数据预处理与清洗

现阶段电力工程系统负荷数据很有可能存在各种噪声、缺失值与极端值，这将影响分析模型的准确性和可靠性。对于数据噪声难题，可以选用光滑技术或数字滤波来消除数据里的噪声影响。光滑技术能通过移动平均法数据或指数平滑来减少数据的不确定性，使其更加平稳；数字滤波能通过过滤器过滤数据，清除高频率噪声成分进而提升数据质量及其可靠性。对于缺失系数的难题，可以应用插值法或填充优化算法来填充数据里的缺失值。插值法能够根据现有数据点推论缺失系数的很有可能值进而实现数据编码序列；填充优化算法也可以根据数据特点和遍布标准选择适合自己的值来填充缺失部位，以维持数据的持续性和完整性。

4.2特征工程与选择

特征工程项目和判断在提升供电系统负荷预测测量精度策略中是至关重要的。现阶段，大家面临的难题之一是如何从海量数据中提取极具信息内容和预测能力的特征，以建立一个高效和精确的负荷预测模型。针对这种情况，研究人员应该制定一系列实际和切实可行的实施措施。特征工程项目用数据交换、特征组合和特征提取来提取更具有代表性和可预测性的特征，根据原始记录能够提取出更有意义的特征，能够定期分析时间序列数据，提取周期性特征；气象信息能够特征提取，提取与负载有关的气候特征。特征组合能够将不同的特征融合在一起，创造出新的特征，从而增强模型的表达能力；另一方面，特征提取则采用方法如主成分分析法（PCA）等，旨在减少特征的数量，进而提升模型的运行效率及其泛化能力。在特征选择上采用过滤除菌、包装和嵌入法来选择最佳的特征子集合，根据统计分析方法或相关分析，能够挑选出与目标变量高度相关的特征提升模型的判断能力。外包装标准能够通过建立不同类型的特征子集合、交叉验证或模型评价指标体系来选择最佳的特征组成，置入标准能将特征挑选嵌入模型训练过程中，并且通过模型自身的学习培训能力选择最佳的特征子集合。

4.3建模算法与模型融合

在提升供电系统负荷预测准确性的思路中，建模算法和模型集成是一项重要和复杂的任务，可考虑使用各种各样建模优化算法来建立负荷预测分析模型，以提升模型的多样化和模型泛化能力。例如：应用时间序列模型、多元回归分析等根据统计的方法来捕捉负荷数据中的规律性和发展趋势，也可以考虑应用神经网络算法、SVM算法等基于机器学习的方法去探寻数据中的复杂非线性关系。模型集成技术根据组成好几个单独模型的预测结果，会获得最准确、更稳定的预测结果，常见的模型集成技术包括决策树、梯度提升树等集成学习的方法，及其模型层叠、网络投票制度等模型组合方法，模型集成技术充分利用了不同模型间的多样性，提升负荷预测分析的精度和稳定性。

5结语

在电力系统负荷预测精度提升策略中，综合考虑了多方面因素，从数据预处理与清洗到特征工程与选择，采取了多样化的实施方案，如平滑技术、插值方法等，以提高数据质量。通过参数调优和模型评估，进一步优化了负荷预测模型，使其更加准确可靠。

参考文献

[1]刘小超.基于改进CNN-SVM的短期电力负荷预测[D].大庆：东北石油大学，2023.

[2]曹赟，姚方，张功勋.基于组合模型的短期电力负荷预测[J].电气自动化，2022，44（6）：60-62.

[3]梁露，刘远龙，刘韶华，等.基于ECA-TCN的电力系统短期负荷预测研究[J].电力系统及其自动化学报，2022，34（11）：52-57.

[4]苏娟，方舒，刘博，等.基于模态组合的短期负荷预测方法[J].农业工程学报，2021，37（14）：186-196.

[5]陈石毓.基于深度学习的新型相变储能系统负荷预测与优化调度[D].北京：北京建筑大学，2023.