【摘 要】
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准确的电力负荷预测有助于智能电网的经济调度、安全预警和节能降耗。为提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于优化聚类的改进XGBoost短期电力负荷预测方法。首先,改进遗
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划项目(编号:91538201),泰山学者工程专项经费项目(编号:Ts201511020)资助
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准确的电力负荷预测有助于智能电网的经济调度、安全预警和节能降耗。为提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于优化聚类的改进XGBoost短期电力负荷预测方法。首先,改进遗传算法的适应度函数和交叉变异算子,并将模拟退火算法引入到遗传算法中。其次,采用改进的模拟退火遗传算法对K-means算法的初始聚类中心进行优化,并对负荷样本进行聚类。最后,对XGBoost算法进行改进,并针对不同负荷样本类别建立短期电力负荷组合预测模型。结合某市实测电力负荷数据进行负荷预测实验,结果表明,该方法日小时电力负荷预测误差低于比较
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