【摘 要】
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为了考虑电力负荷的不确定性，概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题，在分析电力负荷成分的基础上，基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先，对电力负荷的成分进行分析，并针对不同负荷成分分别进行建模，构成结构化电力负荷模型；然后，基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分
【机 构】
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南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（互联大电网高性能分析和态势感知技术，2018YFB0904501）；
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为了考虑电力负荷的不确定性，概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题，在分析电力负荷成分的基础上，基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先，对电力负荷的成分进行分析，并针对不同负荷成分分别进行建模，构成结构化电力负荷模型；然后，基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布；最后，基于训练完成的模型对未来负荷的概率分布进行预测，从而实现电力负荷概率区间预测。采用实际电力负荷数据进行验证，并与其它方法进行对比。实验结果表明，所提方法取得了较高的预测区间覆盖率和较窄的预测区间宽度。
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