基于双图正则非负低秩分解的电力负荷短期预测

摘要：

在智能电网背景下,准确估算和预测电力负荷已成为电网电力规划工作的重要先决条件,对电网安全、经济运行具有重要意义.针对电力负荷数据的周期波动与非周期影响,提出一种基于双图正则非负低秩分解的电力负荷短期预测方法.该方法利用历史数据构造电力负荷时空矩阵,并对该矩阵进行鲁棒非负低秩矩阵分解,以同时获取电力负荷的周期性模式与非周期影响.在此基础上融入电力负荷的空间和时间相关性以进一步优化矩阵分解结果,最终通过矩阵恢复获取电力负荷的短期预测.该方法从电网时空整体预测电力负荷趋势分析并填补缺失,同时导出了有效的学习算法.实验分析表明,与相关方法相比,所提方法在电力负荷短期预测的多项评价标准下均取得了更好的准确性和鲁棒性.

关键词：电力负荷预测、矩阵补全、低秩表示、非负矩阵分解

分类号：TM7(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金重大国际地区合作研究项目61860206004

在线出版日期：2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7-14