【摘 要】
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短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础.由于负荷变化受众多因素影响,选择合适的变量集对于提高预测性能至关重要.针对数据驱动型与预测误差驱动型变量选择方法各自的特
【机 构】
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大数据工程技术研究中心(上海交通大学电子信息与电气工程学院),上海市闵行区,200240
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短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础.由于负荷变化受众多因素影响,选择合适的变量集对于提高预测性能至关重要.针对数据驱动型与预测误差驱动型变量选择方法各自的特点,以及传统变量选择方法在相关性度量指标与选择策略上存在的问题,该文提出基于正交化最大信息系数、特征协同与随机森林的变量选择方法.该方法将数据驱动与预测误差驱动进行两阶段融合,前者作为变量预筛选阶段,后者完成变量精选,实现选择质量与计算复杂度的平衡;选择过程中综合考虑变量间的相关度、冗余度与协同度,能有效提高短期负荷预测的性能;通过算例从选择的变量集、预测误差大小、预测误差稳定性等方面验证该方法相对于传统短期负荷预测变量选择方法的优势.
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