【摘 要】
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准确的电力负荷预测有助于电网安全稳定地运行.针对传统单算法单模型存在负荷预测精度低,误差波动大的弊端,提出一种多算法多模型融合的短期电力负荷预测方法.首先利用自助法
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划资助项目(91538201);泰山学者工程专项经费资助项目(Ts201511020)
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准确的电力负荷预测有助于电网安全稳定地运行.针对传统单算法单模型存在负荷预测精度低,误差波动大的弊端,提出一种多算法多模型融合的短期电力负荷预测方法.首先利用自助法对数据集进行多次采样.然后使用梯度提升回归树、最小二乘支持向量机和XGBoost算法对采样数据集进行学习,得到多个单预测模型.最后将预测点前一段时间的实际负荷值和对应时间点第一次学习到模型的预测值构成新的训练集,并利用XGBoost算法对此训练集进行在线二次学习,得到最终预测结果.利用上述方法对某市短期电力负荷进行预测,全年小时负荷预测结果的平
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