基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测

基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测摘要：随着电力系统的发展，超短期电网负荷预测成为保障电力稳定供应的重要手段。本论文通过引入Stacking多模型融合方法，提出了一种新的超短期电网负荷预测算法。该算法首先建立了一组基模型，然后使用另一个模型作为元学习器，对基模型进行训练和融合，最终得到预测结果。实验结果表明，基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测算法在准确度和稳定性方面均具有显著优势。关键词：电网负荷预测，超短期预测，Stacking，多模型融合1.引言电力系统是现代社会中最重要的基础设施之一，电网负荷预测对于保障电力供应的稳定性具有重要意义。在电力系统运行中，超短期电网负荷预测可以提前数分钟到数小时预测电网负荷的动态变化，能够帮助电力调度员做出准确的决策，确保电力系统的正常运行。传统的电网负荷预测方法主要基于统计学方法和时间序列分析，通常使用单一的模型进行预测。然而，随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，使用多模型融合的方法进行电网负荷预测已经成为研究的热点。多模型融合可以充分利用不同模型的优势，提高预测准确度和稳定性。2.方法本文提出的基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测算法主要包括以下几个步骤：2.1数据准备首先，需要准备用于预测的电网负荷数据集。该数据集应包含历史电网负荷数据以及与之相关的特征数据，如气温、湿度、风速等。这些特征数据可以通过相应的传感器获取。2.2基模型训练然后，我们需要建立一组基模型。这些基模型可以是传统的统计学模型，也可以是现代的机器学习模型。通过使用历史数据进行训练，每个基模型可以得到一个独立的负荷预测结果。2.3元学习器训练接下来，我们使用另一个模型作为元学习器，对基模型进行训练和融合。元学习器的输入是基模型的预测结果，输出是最终的负荷预测结果。在训练过程中，可以使用交叉验证等方法来选择模型的超参数，提高预测准确度。2.4预测结果生成最后，使用训练好的Stacking模型进行超短期电网负荷预测。根据当前的特征数据，先使用基模型预测出多个负荷预测结果，然后使用元学习器对这些结果进行融合，生成最终的预测结果。3.实验结果及分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们使用真实的电网负荷数据进行了实验。实验结果表明，基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测算法在准确度和稳定性方面均具有显著优势。与传统单一模型相比，该算法能够提高预测准确度，并且可以适应不同的负荷波动情况。此外，我们还对算法的效率进行了评估。实验结果表明，基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测算法在计算效率方面也具有一定的优势。通过合理设置元学习器的结构和参数，可以在保证预测准确度的同时，提高算法的运行效率。4.结论本文提出了一种基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测算法，并进行了实验验证。实验结果表明，该算法在准确度和稳定性方面具有显著优势。未来的研究方向可以进一步探索不同的融合方法和模型组合，进一步提高超短期电网负荷预测的准确度和稳定性。参考文献：[1]李明,赵亮,张磊,等.基于Stacking的集合预测方法在超短期电网负荷预测中的应用[J].电网技术,2019,43(7):2177-2183.[2]李明,杨胜,