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基于模态分解及GRU-XGBoost短期电力负荷预测
被引量：
14
1
作者
冉启武
张宇航
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第4期18-27,34,共11页
精确的短期电力负荷预测能有效提高电力系统运营水平。针对电力负荷数据受多种因素影响,波动性和随机性强等问题,提出了一种基于模态分解及混合模型的负荷预测方法。首先,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对负荷特...
精确的短期电力负荷预测能有效提高电力系统运营水平。针对电力负荷数据受多种因素影响,波动性和随机性强等问题,提出了一种基于模态分解及混合模型的负荷预测方法。首先,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对负荷特征向量进行处理,去掉冗余信息,再用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将历史负荷分解为简化的几个子序列;其次,选择引入样本熵(sample entropy,SE)来计算子序列熵值,将相近的子序列重构得到随机、细节、低频和趋势分量后选用不同结构门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)对不同分量类型进行预测,再使用极致梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)对各分量残差进行拟合,各重组序列的预测值为GRU预测值与XBGoost拟合值之和,重组各序列得到最终预测值。选取3年时电力负荷数据进行实验,结果表明,所提模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolutepercentage error,MAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为370.676 MW、99.07%和246.89 MW,与单一模型和混合模型相比,实现了评价指标的明显减少。
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关键词
负荷预测
主成分分析
CEEMDAN
样本熵
门控循环单元
极致梯度提升模型
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题名
基于模态分解及GRU-XGBoost短期电力负荷预测
被引量：
14
1
作者
冉启武
张宇航
机构
陕西理工大学电气工程学院
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第4期18-27,34,共11页
基金
陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-442)。
文摘
精确的短期电力负荷预测能有效提高电力系统运营水平。针对电力负荷数据受多种因素影响,波动性和随机性强等问题,提出了一种基于模态分解及混合模型的负荷预测方法。首先,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对负荷特征向量进行处理,去掉冗余信息,再用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将历史负荷分解为简化的几个子序列;其次,选择引入样本熵(sample entropy,SE)来计算子序列熵值,将相近的子序列重构得到随机、细节、低频和趋势分量后选用不同结构门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)对不同分量类型进行预测,再使用极致梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)对各分量残差进行拟合,各重组序列的预测值为GRU预测值与XBGoost拟合值之和,重组各序列得到最终预测值。选取3年时电力负荷数据进行实验,结果表明,所提模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolutepercentage error,MAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为370.676 MW、99.07%和246.89 MW,与单一模型和混合模型相比,实现了评价指标的明显减少。
关键词
负荷预测
主成分分析
CEEMDAN
样本熵
门控循环单元
极致梯度提升模型
Keywords
load forecasting
principal component analysis
CEEMDAN
sample entropy
gate control loop unit
extreme gradient enhancement model
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模态分解及GRU-XGBoost短期电力负荷预测
冉启武
张宇航
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024
14
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