基于Shapley值组合模型的电力需求预测研究

作者：王欣; 谢文华^*; 张利君

来源：内蒙古电力技术, 2021, 39(06): 40-48.

DOI：10.19929/j.cnki.nmgdljs.2021.0118

• 电力需求
• 灰色预测
• PSO-ELM
• Shapley值

基于灰色关联度模型对电力需求的主要影响因素进行分析,确定电力需求的强关联影响指标为城镇化率、居民消费水平、能耗强度和GDP,构建基于GM和PSO-ELM(Particle Swarm Optimization-Extrem Learning Machine)的电力需求预测模型,根据Shapley值理论对两种单一预测模型进行组合赋权,通过算例分析对比3种预测方法的测试效果。测算结果表明,经Shapley值组合赋权后的预测模型具有更高的预测精度,并通过仿真验证了该方法的有效性与适用性。最后,利用该组合预测模型,得到吉林省"十四五"期间电力需求的预测结果。

• 单位
  东北电力大学; 经济管理学院