【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，涉及电力系统负荷预测技术，具体涉及基于shapley值的负荷预测模型组合方法。
技术介绍
1、随着全球能源转型和智能电网的快速发展，更多新兴分布式能源进入电网替代了传统发电，给电能供需平衡带来巨大挑战。目前国内正在大力发展电力系统需求响应，是指通过鼓励用户在特定时间范围内调整用电行为，以减轻电力系统峰值负荷压力，提高电力系统的可靠性和稳定性。通过对用户历史负荷数据的分析能在一定程度上获取该用户的负荷情况，因此电网公司需要准确的电力负荷预测信息来保证电力的供需平衡，提高运营经济性，同时一系列电力系统相关的能源优化问题也需要可靠的负荷预测作为保障，对提高负荷预测的准确性提出了更高的要求。
2、国内外学者多种负荷预测方案，流行的预测方法包括多元回归算法、人工神经网络(ann)、支持向量机(svm)和时间序列分析等。然而在负荷预测的实际应用中，单一模型往往存在很多缺点，如负荷突变难以判断，复杂模型可能过拟合等，这导致了预测精度的不足。
技术实现思路
1、为解决上...
【技术保护点】
1.基于Shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，多模型线性加权组合模型如下所示：
3.根据权利要求1所述的基于Shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，所述单一模型权重初始值通过最小二乘法获得。
4.根据权利要求1所述的基于Shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，所述Shapley值用于确定每个模型的历史预测中的贡献。
5.根据权利要求1或4所述的基于Shapley值的负荷预测模型组合方法，其...
【技术特征摘要】
1.基于shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，多模型线性加权组合模型如下所示：
3.根据权利要求1所述的基于shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，所述单一模型权重初始值通过最小二乘法获得。
4.根据权利要求1所述的基于shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，所述shapley值用于确定每个模型的历史预测中的贡献。
5.根据权利要求1或4所述的基于shapley值的负荷预测模型组合方法，其特征在于，各模型历史组合shapley值计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于shapley值的负荷预测模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡秦然，巫朝越，徐亚东，张远实，龙禹，段梅梅，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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