【摘 要】
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精准的电力负荷预测是保障电力系统安全、稳定、经济运行的重要支持。随着我国构建新型电力系统的未来发展趋势,电力负荷预测的准确度需求也随之提高。电力负荷不仅与历史负荷数据密切相关,还受到诸多外部因素的影响。为了深入挖掘负荷与多因素间的复杂影响关系,实现高精度短期电力负荷预测,本文主要工作如下:（1）对电力负荷数据集展开多因素分析并构建特征集,为后续研究提供理论基础和数据基础。首先说明数据集来源及数据预
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精准的电力负荷预测是保障电力系统安全、稳定、经济运行的重要支持。随着我国构建新型电力系统的未来发展趋势,电力负荷预测的准确度需求也随之提高。电力负荷不仅与历史负荷数据密切相关,还受到诸多外部因素的影响。为了深入挖掘负荷与多因素间的复杂影响关系,实现高精度短期电力负荷预测,本文主要工作如下:（1）对电力负荷数据集展开多因素分析并构建特征集,为后续研究提供理论基础和数据基础。首先说明数据集来源及数据预处理方法,从多角度分析了时间因素和气象因素与电力负荷的影响关系。然后引入温湿指数和人体舒适度指数两个综合气象指数,丰富本文数据集的特征多样性,最后构建了时间因素特征集和基于时间延迟的候选特征集。（2）面对多维候选特征的选择问题,研究了基于精细化特征筛选的RMIC-TCN模型,实现高精度短期电力负荷预测。基于最大信息系数（Maximal Information Coefficient,MIC）算法和特征集重构思想,利用改进算法RMIC实现小时尺度的针对性特征筛选。依托深度学习模型时间卷积网络（Temporal Convolutional Network,TCN）作为预测模型,并引入Reduce LROn Plateau机制优化模型学习率。通过与多个算法比较,验证了所提模型的优越性能。（3）针对原有时间因素特征集存在的信息模糊和冗余问题,研究了引入日负荷聚类手段的CRM-TCN改进模型,有效提高了预测模型的学习效率和预测精度。利用具有更强形态特征识别能力的C-K-means改进聚类算法,实现日负荷曲线聚类。通过日负荷聚类标签代替时间因素特征集输入,改善前端数据输入质量,使预测模型在普通日负荷预测以及节假日负荷预测上都获得显著性能提升。（4）为了突破单一预测模型的局限性,研究了组合预测模型XLT-Stacking,进一步提高了预测精度。在研究XGBoost、Light GBM模型嵌入式特征筛选和预测效果后,为融合多模型不同预测优势,以XGBoost、Light GBM和CRM-TCN模型作为Stacking集成学习框架的基模型,建立了多模型融合多特征集输入的XLT-Stacking模型。对比基模型,组合模型的MAPE平均降低了0.12%,RMSE平均降低了27.01。
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