一种基于SSA-随机森林算法的电力负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SSA

【技术实现步骤摘要】
一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法


[0001]本专利技术涉及电力系统负荷预测
，特别涉及一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法。

技术介绍

[0002]电力行业作为能源领域最主要的碳排放来源，是推动实现“双碳”目标的关键领域。随着新型电力系统建设的稳步推进，电力负荷作为电力系统的重要组成部分，正在逐渐朝着多元化的方向发展，呈现出不同以往的新形态，在此背景下，对电力负荷的精准分析显得尤为重要。同时，随着我国居民生活水平的逐步提高，用户对电力负荷的稳定性提出了更高的要求。综上所述，电力系统负荷预测作为电力资源调度管理的基础性支撑工作，对于新型电力系统的规划建设，以及电力系统资源的优化管理，有着至关重要的意义。
[0003]随机森林算法是一种由决策树构成的集成算法，通过构造多个决策树对同一个问题进行决策，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。该算法具有准确度高、鲁棒性好、不容易过拟合等优点，在数据分类、回归、预测等领域有着良好的应用前景。
[0004]目前，在利用随机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取原始数据集，并对其进行预处理；S2.建立基于SSA
‑
随机森林算法的负荷预测模型，使用原始数据集对模型进行训练；S3.通过负荷预测模型对原始数据集进行回归分析，比较结果与真实数据的差异并评价；S4.通过负荷预测模型和气象数据对未来的电力负荷进行预测，比较结果与真实数据的差异，以此评价模型的预测准确度。2.根据权利要求1所述的一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，原始数据集至少包括历史电力负荷数据与气象数据，其中气象数据至少包括日平均气温、相对湿度和降雨量。3.根据权利要求2所述的一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤S1中对原始数据集进行预处理具体如下：S101：确定其预测步长，所述预测步长作为自变量的历史数据个数；S102：对历史负荷数据和气象数据数值处理，使其数量级匹配；S103：对数据进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的一种基于SSA
‑
随机森林算法的电力负荷预测方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)具体步骤如下：S201：设定种群数量为n，优化维数为d，初始化种群，划分发现者和加入者，并根据适应度进行排序；S202：发现者(种群领导者)位置更新：式中，X
i,j
表示第i只麻雀在第j维中的位置信息；α∈(0,1]是一个随机数；R2和ST分别表示预警值与安全值；Q是服从正态分布的随机数；L是一个1
×
d的全1矩阵；S203：加入者(发现者的追随者，一个种群中，除了发现者，其他麻雀都定义为加入者)位置更新：式中，X
P
为发现者占据的全局最优位置；为全局最差位置；A表示一个1
×
d的矩阵，其中每个元素随机赋值为1或
‑
1，A
+
＝A
T
(AA
T
)
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭小璇，谢满承，杨晓燕，陈翀旻，赵岩，陈子民，谭兆同，朱迪，苏宏宇，周平，余泓夫，汪德敖，鲍海波，李家卫，马震寰，唐超，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司南宁供电局，
类型：发明
国别省市：