[发明专利]一种基于双层回归模型的电力中长期负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于双层回归模型的电力中长期负荷预测方法，属于电力预测技术领域。包括如下步骤：按年份收集地区因素历史数据作为样本特征；将夏季的地区负荷分割为基础负荷和降温负荷，通过计算不同年份的基础负荷，得出负荷比率；利用样本特征和负荷比率数据，将每年的迎峰度夏负荷数据构建一个回归模型；在第一层构建的回归模型的基础上，建立第二层回归模型，并对不同年份的回归结果进一步组合，同时进一步优化模型的预测精度。本发明通过构建基于多种回归算法的双层回归模型，发现地区迎峰度夏期间负荷和外部条件特征的关联性，从而对未来不同外部条件下的地区负荷进行预测，辅助地区电网系统的规划建设，提高地区电网的运行的稳定性。

主权项

1.一种基于双层回归模型的电力中长期负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，按年份收集地区因素历史数据作为样本特征；步骤二，将夏季的地区负荷分割为基础负荷和降温负荷，通过计算不同年份的基础负荷，即不含降温负荷的地区负荷的均值，得出负荷比率：负荷比率＝(地区负荷‑基础负荷)/基础负荷；步骤三，对步骤一中的样本特征和步骤二中的负荷比率数据汇总整合，将每年的迎峰度夏负荷数据构建一个回归模型；步骤四，在第一层构建的回归模型的基础上，建立第二层回归模型，并对不同年份的回归结果进一步组合；步骤五，通过训练集和测试集的选择、样本特征的增加或减少以及模型参数的优化，进一步优化模型的预测精度。