基于弹性网的企业负荷数据稀疏特征选择方法

作者：郑忠斌; 王朝栋

来源：仪表技术, 2023, (04): 58-61.

DOI：10.19432/j.cnki.issn1006-2394.2023.04.021

• 弹性网
• 灰色关联分析
• 负荷预测

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。