基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测

陈纬楠; 胡志坚; 岳菁鹏; 杜一星; 齐祺

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基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测

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短期负荷预测是电网安全调度与平稳运行的基础,为进一步提升负荷预测的精度,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络和轻梯度提升机(LightGBM)的组合预测模型.首先,根据LSTM网络和LightGBM模型的输入结构,将预处理后的负荷数据、温度数据、日期数据以及节假日信息分别输入2个模型中,通过训练得出各自的预测结果.然后,采用最优加权组合法确定权重系数,并得出组合模型的预测值.最后,采用实际负荷数据进行算例分析,结果表明所提方法能够有效结合2种模型的优点,在保留对时序数据整体感知的同时兼顾非连续特征的有效信息,与其他模型相比具有更高的预测精度.

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来源
《电力系统自动化》 |2021年第4期|91-97|共7页
作者
陈纬楠; 胡志坚; 岳菁鹏; 杜一星; 齐祺;
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作者单位

武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市 430072;

武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市 430072;

广东电网有限责任公司电力科学研究院广东省广州市 510080;

武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市 430072;

武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市 430072;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
短期负荷预测; 长短期记忆网络; 轻梯度提升机; 最优加权组合法; 组合模型;

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