數(shù)據(jù)缺失條件下的電力負荷預(yù)測算法研究.pdf

1、電力負荷預(yù)測是電力能源能效服務(wù)中的一項十分關(guān)鍵的技術(shù)手段。近年來，智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)為電力行業(yè)帶來了新的市場機會和成長空間，隨著電力需求服務(wù)不斷深化，催生了諸如用電營銷服務(wù)、電力交易服務(wù)等一系列應(yīng)用場景，促進了智能電網(wǎng)管理中個性化用戶服務(wù)的提升，這些發(fā)展都離不開負荷預(yù)測提供的技術(shù)支持。目前，電力數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)不完整、不一致等數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象對于短期負荷的預(yù)測精度干擾較大，增加了系統(tǒng)分析結(jié)果的不確定性。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量以及負荷預(yù)測的準確度和魯棒性成

2、為亟待改善的問題。
　　本文結(jié)合缺失數(shù)據(jù)對負荷預(yù)測帶來的不良影響，提出將缺失數(shù)據(jù)的填補與負荷預(yù)測整合到一套解決方案之中，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段對缺失數(shù)據(jù)進行填補，再通過模型混合方法對未來負荷進行預(yù)測。本文研究了負荷變化特點和相關(guān)影響因素，重點分析了特征提取和特征重要性判定的方法；通過多步驟預(yù)測策略對不同時刻的影響因素構(gòu)建模型，隔離相鄰時間的預(yù)測干擾；結(jié)合參數(shù)化模型和非參數(shù)化模型各自的優(yōu)點，利用模型組合手段來構(gòu)建更加強大有效的預(yù)測模型；還