基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法

摘要：

为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1～2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑.提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法.该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值.通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测.使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性.与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点.

关键词：负荷预测;电力峰值负荷;XGBoost;K-means聚类;配电网

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资助基金：国家电网公司科技项目资助"基于泛在电力物联网与大数据分析应用的负荷预测及配网供电能力挖潜提升"5211HZ19014P

在线出版日期：2021-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：119-127