| 考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 于 越,葛磊蛟,金朝阳,王 玥,丁 磊.考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2024,52(6):131-141. |
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| 作者姓名： | 于 越 葛磊蛟 金朝阳 王 玥 丁 磊 |
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| 作者单位： | 1.电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)，山东 济南 250061；
2.智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津 300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助(U22B20101) |
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| 摘 要： | 针对配电网短期负荷预测受到众多复杂天气特征等随机不确定性因素影响，以及传统预测模型难以有效分析不同特征序列之间的相关性等问题，提出一种考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测方法。首先，提出多变量快速最大信息系数(multi-variable rapid maximal information coefficient, MVRapidMIC)提取相关性高的天气特征序列。其次，引入探索性因子分析法(exploratory factor analysis, EFA)，对高相关性特征序列进行降维处理。最后，将维度分段(dimension-segment-wise, DSW)机制和两阶段注意力(two-stage attention, TSA)机制与Informer模型结合，提高预测模型对不同特征序列相关性的分析能力。通过DTU 7K 47节点实际配电网的历史负荷数据开展仿真测试，验证所提方法的预测精度、鲁棒性和时效性。
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| 关 键 词： | 配电网 短期负荷预测 天气特征 最大信息系数 Informer框架 |
| 收稿时间： | 2023/10/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/11/24 0:00:00 |
Short-term load prediction method of distribution networks considering weather features
and multivariate correlations |
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| YU Yue,GE Leijiao,JIN Zhaoyang,WANG Yue,DING Lei.Short-term load prediction method of distribution networks considering weather features
and multivariate correlations[J].Power System Protection and Control,2024,52(6):131-141. |
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| Authors: | YU Yue GE Leijiao JIN Zhaoyang WANG Yue DING Lei |
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| Affiliation: | 1. Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control (Shandong University), Ministry of Education,
Jinan 250061, China; 2. Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education (Tianjin University), Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | distribution network short-term electricity load forecasting weather features maximal information coefficient Informer framework |
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