为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法。对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日。使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型。实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障。
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