基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法

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为了解决空间负荷预测面临的特征变量众多和数据匮乏问题,文中提出一种基于双层极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先将待预测区域按馈线供电范围划分为若干子区域;其次构建基于双层XGBoost的特征选择模型,第一层XGBoost对特征进行评分及排序,将组合特征和负荷输入第二层XGBoost并进行子区域负荷预测,根据子区域负荷预测结果选择每个子区域的最佳特征变量;然后利用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)增强每个子区域的训练集样本,并通过极限学习机(extreme learning machine, ELM)实现子区域预测;最后将每个子区域的预测值相加得到待预测区域的预测值。以上海市局部区域为例,对文中方法进行仿真实验和对比分析。结果表明,文中方法可同时解决特征变量选择和数据匮乏问题,具有更高的预测精度。
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