基于波动类型精细划分与聚类的短期负荷预测

作者：叶林^*; 宫婷; 宋旭日; 罗雅迪; 刘金波; 於益军; 李桐

来源：电网技术, 2023, 47(03): 998-1013.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0053

• 短期负荷预测
• 负荷波动聚类
• 快速过滤特征选择
• 组合预测

为减少短期负荷预测中负荷波动特性对负荷整体运行趋势的影响，提出一种面向波动类型精细划分与聚类的短期负荷组合预测方法。首先，引入k-means++将全年负荷按日特性聚类，并将聚类后的日负荷划分为负荷典型时段。其次，根据雨流计数法思想对负荷典型时段中的波动进行划分并结合模糊c-均值聚类算法(fuzzy c-means,FCM)以负荷波动特性为依据对负荷波动进行聚类。进一步，考虑到关键变量与负荷波动过程的关联关系，利用快速过滤特征选择算法(fast correlation-based filter,FCBF)将各负荷波动下对应的相关因素特征进行筛选。最后，建立以日负荷波动与负荷重构最优特征集为输入、以负荷功率为输出的短期负荷组合预测模型。实际算例表明，所提出的短期负荷组合预测方法能够显著提升短期负荷预测的精度。

• 单位
  国家电网有限公司; 国网辽宁省电力有限公司; 中国电力科学研究院有限公司; 国家电力调度控制中心; 中国农业大学