基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法

• 作者: 姜建 刘海琼 李衡 赵斌炎 鲍威 郑梦娜
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 负荷预测 电力峰值负荷 XGBoost K-means聚类 配电网
• 年，卷（期）: 2021,（16）
• 所属期刊栏目: 应用研究|Application Research
• 页码范围: 119-127
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.201485

摘要

为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1～2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑.提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法.该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值.通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测.使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性.与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点.