優化組合的電力負荷預測

摘要：電力系統的市場化，一方面，電廠建設規劃、合理及有效的供電計劃制定是成為了許多相關部門的重要任務。由于預測算法理論和適用范圍都不盡相同并且負荷變化規律又具有復雜性，因此使用單一模型的預測效果常常“時好時壞”，為了綜合各單項模型的優點，本文通過構建優化組合模型來提高預測性能。

關鍵詞：組合預測，區間預測，電力負荷

1 組合模型

根據權重組合形式可以劃分為兩種，一種是線性組合預測為，表示權重;另一種是非線性組合預測為，是非線性函數。按照權重的求解方式來區分，組合方法也可以分為定權值、變權值方法。

1.1 簡單平均組合

簡單平均（Simple Averaging，簡記為SA）策略是將相等的權重應用于不同的方法，SA的計算過程具有簡單操作性，其特點是每個單項模型的權完全相等，即把模型等同的看待，SA組合的權值計算公式為：

其中，表示第種預測方法，然后將權值代入，得到具體的簡單平均組合預測值。

1.2 加權平均組合

基于模型的預測評價指標的加權平均組合方法（WA），是簡單平均發的改進，WA的基本思想是，精度高的模型權重大，精度低的模型給予應給較低的權重，本文以平均絕對百分比（MAPE）為權重計算根據，指標的具體公式見本章3.5節，因此WA權值對應的公式為：

其中，表示第種預測方法，然后將權值代入，得到具體的MAPE加權平均組合預測值。除了上述以MAPE為基礎的WA組合，還可以以MSE、MA及RMSE等為基礎建立對應的WA組合模型。

2 組合優化預測模型

本文構建優化組合預測的過程為：首先基于XGBoost算法對原始數據集進行特征篩選;然后使用三個非線性分位數回歸模型，QRF、GBQR及SVQR進行BO參數優化之后產生了優化后的模型：BO-QRF、BO-GBQR及BO-SVQR，此時可以產生各分位點下的預測值;最后通過不同的組合方法（SA、WA、OLS以及CQRA）對三個模型的各分位點的預測值進行組合得到優化組合的預測結果。

（1） 原始數據預處理

對非數值型數據進行量化，如星期類型數據、節假日變量。星期類型變量做了量化處理，即星期一至星期天依次取值為1、2、...、7。對節假日變量所做的處理為若當日為法定節假日則取值為1，否則取值為0。

（2）XGBoost特征提取

通過對初始全部特征建立XGBoost模型，按照得出的自變量顯著性排名，設置閾值得到對應的特征子集并計算在該特征子集下模型的預測效果，進而選取最佳的特征子集作為篩選變量。

（3） 貝葉斯超參數優化

首先，對單項模型的重要參數進行優化，包括輸入模型的待優化參數空間，設置目標函數，利用貝葉斯算法優化得到最佳的參數集合。本文選取了各模型重要參數進行優化具體如表3-1所示，通過最小化將平均絕對百分比誤差（MAPE）作為優化目標函數，使用樹形Parzen評估器（Tree Parzen Estimate，簡記為TPE）進行優化，通過計算樣本采集函數（設置為EI）來決定下一組待評估的參數集合。設置迭代次數，在每次迭代中，算法選取代理函數在參數域空間中損失最小的參數集合，然后計算這些參數的目標函數值，經過多次迭代返回在表現最優的參數集合作為優化結果。

（4）單項模型預測

通過貝葉斯參數優化，得到BO-QRF、BO-GBQR及BO-SVQR三個優化后的模型，然后對數據集進行分位點的預測分析，進而進行區間預測及概率密度預測。

（5）組合模型預測

通過上面的結果，我們得到了BO-QRF、BO-GBQR及BO-SVQR三個模型在各分位點的預測結果，通過3.1節中采用的組合方法，將單項預測模型進行組合，得到各分位點下優化組合預測的預測值。

3 總結

電力市場日益發展，負荷預測也成為能源經濟系統的一個重要組成部分。在這種新的背景下，高預測精度和高預測速度不僅是可靠的系統運行所需要的，而且也是適當的市場運行所需要的，因為低預測和超預測都會使得運營成本和收入損失的增加。此外，針對一般電力負荷點預測方法輸出結果單一的缺點，本文還對負荷進行了區間預測及概率密度預測以進一步完善負荷信息，得到更加全面準確的預測。通過對實例數據進行驗證，發現本文提出的優化組合方法，有效提高了模型負荷預測能力。

參考文獻：

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作者簡介：葉凌風，1999年10月，籍貫湖北黃岡，本科在讀，三峽大學，郵編443002，研究方向：電力系統

三峽大學 湖北 宜昌 443002