一种基于集成学习的交直流配电网负荷预测方法
发布时间: 2022-06-30
来源: 试点城市(园区)
基本信息
本发明公开了一种基于集成学习的交直流配电网负荷预测方法,对原始负荷数据进行负荷数据填充和归一化,利用滑动时间窗口采样负荷样本输入向量和样本标签,构造训练数据集;建立梯度提升模型,设置弱学习器个数,建立多个浅层神经网络来拟合梯度提升算法的负梯度,得到组合预测模型;利用滑动时间窗口选取待预测时间点前的负荷向量作为输入向量,结合集成学习模型,确定负荷预测值。本发明通过融合多个模型的强学习器进行负荷预测,提高了负荷预测的精度。