基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測摘要：隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測成為保障電力穩(wěn)定供應(yīng)的重要手段。本論文通過引入Stacking多模型融合方法，提出了一種新的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法。該算法首先建立了一組基模型，然后使用另一個(gè)模型作為元學(xué)習(xí)器，對(duì)基模型進(jìn)行訓(xùn)練和融合，最終得到預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法在準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性方面均具有顯著優(yōu)勢。關(guān)鍵詞：電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測，超短期預(yù)測，Stacking，多模型融合1.引言電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)中最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測對(duì)于保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定性具有重要意義。在電力系統(tǒng)運(yùn)行中，超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測可以提前數(shù)分鐘到數(shù)小時(shí)預(yù)測電網(wǎng)負(fù)荷的動(dòng)態(tài)變化，能夠幫助電力調(diào)度員做出準(zhǔn)確的決策，確保電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。傳統(tǒng)的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和時(shí)間序列分析，通常使用單一的模型進(jìn)行預(yù)測。然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，使用多模型融合的方法進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。多模型融合可以充分利用不同模型的優(yōu)勢，提高預(yù)測準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。2.方法本文提出的基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法主要包括以下幾個(gè)步驟：2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備首先，需要準(zhǔn)備用于預(yù)測的電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集應(yīng)包含歷史電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)以及與之相關(guān)的特征數(shù)據(jù)，如氣溫、濕度、風(fēng)速等。這些特征數(shù)據(jù)可以通過相應(yīng)的傳感器獲取。2.2基模型訓(xùn)練然后，我們需要建立一組基模型。這些基模型可以是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，也可以是現(xiàn)代的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，每個(gè)基模型可以得到一個(gè)獨(dú)立的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。2.3元學(xué)習(xí)器訓(xùn)練接下來，我們使用另一個(gè)模型作為元學(xué)習(xí)器，對(duì)基模型進(jìn)行訓(xùn)練和融合。元學(xué)習(xí)器的輸入是基模型的預(yù)測結(jié)果，輸出是最終的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。在訓(xùn)練過程中，可以使用交叉驗(yàn)證等方法來選擇模型的超參數(shù)，提高預(yù)測準(zhǔn)確度。2.4預(yù)測結(jié)果生成最后，使用訓(xùn)練好的Stacking模型進(jìn)行超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測。根據(jù)當(dāng)前的特征數(shù)據(jù)，先使用基模型預(yù)測出多個(gè)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，然后使用元學(xué)習(xí)器對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行融合，生成最終的預(yù)測結(jié)果。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析為了驗(yàn)證本文提出的算法的有效性，我們使用真實(shí)的電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法在準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性方面均具有顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)單一模型相比，該算法能夠提高預(yù)測準(zhǔn)確度，并且可以適應(yīng)不同的負(fù)荷波動(dòng)情況。此外，我們還對(duì)算法的效率進(jìn)行了評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法在計(jì)算效率方面也具有一定的優(yōu)勢。通過合理設(shè)置元學(xué)習(xí)器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以在保證預(yù)測準(zhǔn)確度的同時(shí)，提高算法的運(yùn)行效率。4.結(jié)論本文提出了一種基于Stacking多模型融合的超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測算法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性方面具有顯著優(yōu)勢。未來的研究方向可以進(jìn)一步探索不同的融合方法和模型組合，進(jìn)一步提高超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。參考文獻(xiàn)：[1]李明,趙亮,張磊,等.基于Stacking的集合預(yù)測方法在超短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù),2019,43(7):2177-2183.[2]李明,楊勝,