基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测 - 刘波; 秦川; 鞠平; 赵静波; 陈彦翔; 赵健 (电力自动化设备, 2020)
TM715; 母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同.为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法.基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型,组合构成Stacking模型融合的元模型层,连接一个XGBoost模型对元模型进行融合,整体构成综合预测系统,并采用粒子群优化算法优化系统参数.通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析,验证了所提方法的有效性与适用性.