| 基于Holt-Winters指数平滑和时间卷积网络的短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 杨国华,郑豪丰,张鸿皓,贾睿.基于Holt-Winters指数平滑和时间卷积网络的短期负荷预测[J].电力系统自动化,2022,46(6):73-82. |
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| 作者姓名： | 杨国华 郑豪丰 张鸿皓 贾睿 |
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| 作者单位： | 宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏回族自治区银川市 750021;宁夏电力能源安全自治区重点实验室,宁夏回族自治区银川市 750004,宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏回族自治区银川市 750021 |
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| 基金项目： | 宁夏自然科学基金资助项目（2021AAC03062）；;国家自然科学基金资助项目（71263043）~~； |
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| 摘 要： | 为提升短期电力负荷预测的精度，着眼于特征组合的构建，提出了一种基于Holt-Winters指数平滑的特征组合(FCHW)，并结合时间卷积网络(TCN)构建了FCHW-TCN负荷预测框架。首先，应用Holt-Winters指数平滑进行负荷序列预测，得到与负荷序列相关的级别分量和季节性分量。通过将上述分量用作输入特征，并与常规特征(历史负荷、日期)构成特征组合，构建了FCHW；其次，选择TCN作为预测模型，以FCHW作为TCN输入，搭建了FCHW-TCN预测框架；最后，采用2个不同负荷数据集和多个预测模型对FCHW和FCHW-TCN进行验证。结果表明,FCHW有助于模型预测精度的提升；与其他预测模型相比，FCHW-TCN预测框架有着最高的预测精度，具有优越的预测能力。
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| 关 键 词： | 负荷预测 Holt-Winters指数平滑 特征组合 时间卷积网络(TCN) 序列建模 |
Short-term Load Forecasting Based on Holt-Winters Exponential Smoothing and Temporal Convolutional Network |
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| YANG Guohua,ZHENG Haofeng,ZHANG Honghao,JIA Rui.Short-term Load Forecasting Based on Holt-Winters Exponential Smoothing and Temporal Convolutional Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(6):73-82. |
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| Authors: | YANG Guohua ZHENG Haofeng ZHANG Honghao JIA Rui |
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