【摘 要】
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随着中国电力现货市场的逐步建设,售电公司作为主体参与者,为制定购售电策略及规避售电经营风险,亟需高精度的短期电量预测技术。当前,电量预测研究大多基于均方误差准则,这些预测方法在实际应用中性能受限,主要原因是实际中的短期用电量数据经常出现离群值,呈现高度非线性、非高斯性的特点。为此,本文首先从适用于非高斯数据相似性度量的相关熵基本理论出发,结合对时序序列学习效果显著的门控循环单元（Gated Rec
【基金项目】
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国家自然科学基金（51877174）—基于互相关熵的分布式多能源系统优化运行研究； 中能联合电力有限公司项目；
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随着中国电力现货市场的逐步建设,售电公司作为主体参与者,为制定购售电策略及规避售电经营风险,亟需高精度的短期电量预测技术。当前,电量预测研究大多基于均方误差准则,这些预测方法在实际应用中性能受限,主要原因是实际中的短期用电量数据经常出现离群值,呈现高度非线性、非高斯性的特点。为此,本文首先从适用于非高斯数据相似性度量的相关熵基本理论出发,结合对时序序列学习效果显著的门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）,引入最大相关熵准则（Maximum Correntropy Criterion,MCC）、广义相关熵准则（Generalized Correntropy Criterion,GCC）两种学习准则,推导了 MCC-GRU、GCC-GRU两种新型网络及其参数更新迭代式,并给出了这两种网络在适应性、计算速度等性能方面的区别。相比于传统的门控循环单元网络,这两种新网络对于时序序列具有预测可行性和鲁棒性。然后,在工商业用户用电数据的统计特性、影响因素相关性详细分析的基础上,一方面对于非高斯分布相对明确的用户,提出了基于最大相关熵门控循环单元网络的短期用电量预测方法,以最大相关最小冗余法提取影响因素相关的特征矩阵,构建出mMCC-GRU模型。另外一方面,对于非高斯分布多种类型或不明确的用户,提出了基于广义相关熵门控循环单元网络的短期用电量预测方法,以灰狼算法对核参数和形状参数进行寻优,进一步构建出mGGCC-GRU模型。最后,对不同类型用户进行了短期用电量预测的大量测试,结果表明相对于GRU、深度信念网络、长短期记忆网络等方法,文中所构建的mMCC-GRU、mGGCC-GRU两种模型的预测精度高、适应性好。这些模型也成功应用某省2019-2021年26个商业用户和40个工业用户的现货市场交易中,短期用电量预测效果良好,具有一定的工程应用参考价值。
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