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基于随机森林的电力系统短期负荷预测研究

黄青平  
【摘要】:随着经济发展和能源需求的不断上升,电力变成人们生活中不可取代的必需品。电力系统的发电,调度以及储能是电力部门的主要工作,而电力系统短期负荷预测对电力部门制定政策和实施方案具有重要的指导意义。负荷预测的精度在一定程度上影响电网的资金分配及运行的安全,大批的国内外研究人员致力于如何提升负荷预测的精度,因此提出精度高、可行性好的负荷预测方法具有非常重要的意义。本文在总结前人研究的基础上,将数据挖掘中随机森林(RF)算法引入负荷预测,提出两种负荷预测方法:基于模糊聚类与随机森林的短期负荷预测;基于小波分析与随机森林的短期负荷预测。本文首先详细的介绍了电力负荷预测的分类、特点及其影响因素,主要分析了实时气象因素对负荷的影响,总结了国内外负荷预测研究的现状,详细阐述了数据挖掘与随机森林的基本理论,并分析了随机森林算法的优点。其次,详细介绍了基于模糊聚类与随机森林的短期负荷预测。将RF回归方法应用于短期负荷预测,并结合模糊聚类技术,提出一种模糊聚类与随机森林结合的负荷预测方法。该方法首先依据模糊聚类原理,根据样本相似性选取训练样本;然后利用样本输入进行样本聚类,选取同类数据作训练样本,利用随机森林算法建立预测模型;最后应用真实的负荷数据验证该方法的有效性。然后,详细介绍基于小波分析与随机森林的短期负荷预测。用小波分解算法将负荷序列分解成若干个不同频段的子序列,分析子序列的变化特征,分别建立随机森林的预测模型,获取待预测日不同频段的分量并进行重构,得到最终的负荷预测值。实例中负荷数据采用某地的历史负荷,并与传统的支持向量机和B P神经网络方法进行比较,验证了该方法的有效性。最后,对论文进行总结,并对论文所研究的内容进行展望。


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