【摘 要】
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母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,国网南京供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(51837004),“111”计划(新能源发电与智能电网学科创新引智基地)(B14022)
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母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型,组合构成Stacking模型融合的元模型层,连接一个XGBoost模型对元模型进行融合,整体构成综合预测系统,并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析,验证了所提方法的有效性与适用性。
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