基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法

作者：姜建; 刘海琼^*; 李衡; 赵斌炎; 鲍威; 郑梦娜

来源：电力系统保护与控制, 2021, 49(16): 119-127.

DOI：10.19783/j.cnki.pspc.201485

• 负荷预测
• 电力峰值负荷
• XGBoost
• K-means聚类
• 配电网

为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1～2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值。通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测。使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性。与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点。