10.3969/j.issn.1673-0097.2021.09.007
基于相似日和PSO-LightGBM的超短期电力负荷预测方法
为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法.对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日.使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型.实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障.
超短期负荷预测;灰色关联分析;相似日;粒子群算法;LightGBM
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2021-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
13-14,60