摘要
电力负荷预测对国家能源调配和国民经济发展有着不可替代的作用。随着智能电网的大力推进,电力负荷及其相关影响因素呈现出数据量激增、数据结构更加复杂多样等特点,严重影响了预测结果的准确性。提出了一种基于弹性网的企业负荷数据稀疏分析选择方法。采用弹性网对数据进行线性降维并提取负荷预测的主要影响变量,弹性网兼具有Lasso回归和Ridge回归的优势,克服了数据的共线性和群组效应;采用GRA方法对降维结果进行关联分析,根据关联度达成变量稀疏分析选择目标;与PCA-BP、EN-BP和SAE-BP模型进行对比试验,证明了所提方法能有效提取数据主要特征并提高负荷预测精度。