基于小波分解技术和随机森林算法的负荷概率预测.pdf

文档介绍：第 42 卷第 3 期
280 电力与能源 2021 年 6 月
：10 .11973 / 202103004
DOI dlyny
基 于 小 波 分 解 技 术 和 随 机 森 林 算 法 的 负 荷 概 率 预 测
黄星知1 ，刘 星1 ，张文娟1 ，张永飞2
（1 .国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 ，湖南 长沙 410007 ；2 .北京国电通网络技术有限公司 ，北京 100070）
摘 要 ：当前负荷概率预测受到越来越多研究人员的关注 ，其中多阶段预测系统已经证明了其在提高负荷概
率预测整体性能方面的有效性 。 在使用分位数回归森林和随机森林建立概率预测之前 ，采用 4 种基于小波分
解的方法预处理负荷时间序列 ，通过不同的模型对变换得到的负荷分量进行预测 ，以提高预测精度并减少计
算工作量 。 以 2014 年全球能源预测竞赛期间公布的实际数据为例进行了数值仿真分析 ，并与多个基准进行
了比较 ，证明了所提方法的有效性 。
关键词 ：负荷预测 ；分位数回归森林 ；小波变换 ；多阶段预测
中图分类号 ： 01 ； 18 文献标志码 ： 文章编号 ：2095-1256（2021）03-0280-07
TK TP A
Probabilistic Load Forecasting Based on Wavelet Decomposition Technology
and Random Forest Al