基于Holt-Winters指数平滑和时间卷积网络的短期负荷预测

作者：杨国华; 郑豪丰^*; 张鸿皓; 贾睿

来源：电力系统自动化, 2022, 46(06): 73-82.

• 负荷预测
• Holt-Winters指数平滑
• 特征组合
• 时间卷积网络(TCN)
• 序列建模

为提升短期电力负荷预测的精度，着眼于特征组合的构建，提出了一种基于Holt-Winters指数平滑的特征组合(FCHW)，并结合时间卷积网络(TCN)构建了FCHW-TCN负荷预测框架。首先，应用Holt-Winters指数平滑进行负荷序列预测，得到与负荷序列相关的级别分量和季节性分量。通过将上述分量用作输入特征，并与常规特征(历史负荷、日期)构成特征组合，构建了FCHW；其次，选择TCN作为预测模型，以FCHW作为TCN输入，搭建了FCHW-TCN预测框架；最后，采用2个不同负荷数据集和多个预测模型对FCHW和FCHW-TCN进行验证。结果表明,FCHW有助于模型预测精度的提升；与其他预测模型相比，FCHW-TCN预测框架有着最高的预测精度，具有优越的预测能力。