融合负荷和气温周期性特征的短期负荷预测方法

• 作者: 黄冬梅 唐振 胡安铎 孙锦中
• 来源期刊: 电工技术
• 关键词: 短期负荷预测 气温分解 特征选择 门控循环单元
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 电力自动化|Power Automation
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.08.056

摘要

针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型.首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异的分量,取其中与原始负荷相关性最大的分量分别作为气温特征和负荷特征.然后,将历史负荷特征结合所取的气温特征和负荷特征一起输入GRU模型进行预测.算例分析表明,该模型的平均绝对百分误差为0.765％,验证了所提方法在电力负荷预测的有效性.