基于改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例短期用户负荷预测在电力系统运营和规划中扮演着至关重要的角色。
准确地预测用户负荷可以帮助电力公司优化电力资源分配，提高电网运行的效率和稳定性。
为了改进短期用户负荷预测的准确性，本文提出了一种基于深度随机森林算法的预测模型，并以金华地区为例进行实证研究。
首先，我们简要介绍深度随机森林算法。
深度随机森林算法是对传统随机森林算法的改进和扩展，结合了深度学习的优点。
与传统的随机森林算法不同，深度随机森林算法引入了神经网络模型作为子模型，并在不同的层次上训练和融合这些子模型，以提高模型整体的泛化能力。
为了应用深度随机森林算法进行短期用户负荷预测，我们需要采集并整理金华地区的历史电力数据。
首先，我们需要收集金华地区一段时间内的用户负荷数据，例如过去一年的每小时用户负荷数据。
然后，我们可以将这些数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值等。
接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
在深度随机森林算法中，每个子模型需要以不同的特征子集进行训练，以增加模型的多样性。
因此，我们可以运用特征选择的方法选择最佳特征子集。
有许多特征选择的方法可以选择，例如相关系数、信息增益等。
在本研究中，我们将使用信息增益作为特征选择的指标，以选择与用户负荷相关度较高的特征。
接下来，我们将为每个子模型创建一个神经网络。
神经网络的结构可以根据实际情况进行调整。
在本研究中，我们建议使用具有多个隐藏层的前馈神经网络，选取适当的激活函数和损失函数，并优化模型的超参数。
一旦神经网络训练完成，我们将采用集成学习的方法将所有的子模型融合起来，得到最终的预测结果。
在本研究中，我们将采用投票集成的方法，即通过投票的方式选择平均误差最小的预测结果作为最终的预测结果。
最后，我们将评估模型的性能。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过比较模型的预测结果与实际观测值之间的误差大小，可以评估模型的准确性和可靠性。
基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测
基金项目 作者简介 收稿日期
江苏省教育厅资助项目 ( JHZD06242 ); 江苏省 常州市青年科 技人才培养计划 ( CQ2008009 )。 张师玲 ( 1985 - ), 女, 山东 德州人, 硕士研 究生, 研 究方向: 农业电气化与自动化、农业电力系统负荷研究。 2009206226
较为理想的预测结果。
农村电力系统负荷变化受多方面因素影响, 如气候变化 和自然灾害、能源市场经济变化以及过高的估计发展速度 等, 会使负荷变化出现差异, 另一方面, 负荷变化又具有周期 变化的规律性, 这也使得负荷曲线具有相似性。电力系统负 荷曲线是一个非线性函数, 对于抽取和逼近这种非线性函 数, 神经网络是一种合适的方法 [ 3] 。神经网络的优点在于它 具有模拟多变量而不需要对输入变量作复杂的相关假定的 能力。它不依靠专家经验, 只利用观察到的数据, 可以从训 练过程中通过学习来抽取和逼近隐含的输入 /输出非线性关 系, 所以神经网络技术对电力系统进行负荷预报可以使精度 大幅度提高。
摘要 为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能, 实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的, 采用基于优化理论 的 Levenberg2Marquardt算法来改进传统的 BP算法, 并构造电力系统负荷预测模型。结果表明, 基于 L2M算法的神经网络预测模型具有 较高的预测精度, 在农村电力系统短期负荷预测方面具有较高的使用价值。 关键词 BP神经网络; L2M算法; 电力系统短期负荷 中图分类号 TP 391 文献标识码 A 文章编号 0517- 6611( 2009) 30- 14892- 02
电力系统负荷预报是电力系统调度、实时控制、运行计 划和发展规划的前提, 对电力系统的运行、控制和计划都有 非常重要的影响, 因此, 准确合理地预测农村电力系统负荷、 编制农村电网发展规划, 是实现农村电气化事业持续健康发 展, 实现农村电网安全、优质、高效、低耗运营以及实现社会 效益、环境效益、企业效益协调发展的有力保证 [ 1]。人工神 经网络具有人脑的联想记忆功能, 能充分逼近任意复杂的非 线性关系, 有很好的实用性。目前国际上已经公认了人工神 经网络在电力系统短期负荷预测上的应用 [ 2], 其有效性得到 了证实。但是由于 BP算法本身存在容易陷入局部最小、收 敛速度慢和迭代时间长等缺点, 所以会影响预测精度, 为了 提高精度, 笔者采用 L2M 算法来改进 BP网络。 1 预测模型
电力系统短期负荷预测模型研究与优化
电力系统短期负荷预测模型研究与优化1. 引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而负荷预测作为电力系统调度和运营的重要工具，对于实现可靠的电力供应具有重要意义。
短期负荷预测模型的准确性和效率直接影响到电力系统的稳定运行和经济性。
因此，研究和优化短期负荷预测模型成为了当前电力系统领域的热点问题。
2. 电力系统短期负荷预测的重要性短期负荷预测在电力系统的规划、调度和市场交易等方面起着重要的作用。
首先，短期负荷预测可以帮助电力系统规划者和调度员预测未来一段时间的负荷需求，进而制定合理的策略来保证电力系统的供需平衡。
其次，对于电力市场的参与者来说，短期负荷预测可以帮助他们制定最优的电力购买或出售策略，以实现经济运行。
另外，在可再生能源的高比例并网和分布式发电的增长背景下，短期负荷预测还可以帮助实现对电力系统的有效管理和调度，提高电力系统的可靠性和稳定性。
3. 短期负荷预测模型的研究现状目前，短期负荷预测模型主要包括基于统计学方法、机器学习方法和深度学习方法的预测模型。
统计学方法通常基于历史负荷数据的时间序列特征进行分析和预测，如自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑法等。
这些方法简单、易于实现，但对数据的平稳性和线性关系有较强的假设限制，预测准确性有限。
机器学习方法则利用历史负荷数据和其他影响因素，通过构建预测模型来实现负荷预测。
常用的机器学习模型包括支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）等。
这些方法可以更好地处理非线性关系和多变量问题，提高预测准确性。
深度学习方法是近年来兴起的热点研究方向，主要基于神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些方法可以自动提取时序信息和相关特征，具有较强的非线性建模能力和良好的预测效果。
4. 短期负荷预测模型的优化方法为了进一步提高短期负荷预测模型的准确性和效率，研究者们提出了一系列的优化方法。
首先，对于统计学方法，可以通过引入外部影响因素、改进模型参数的选择和调整算法等方式进行优化。
电力负荷预测模型与分析
电力负荷预测模型与分析电力负荷预测是电力系统中的重要环节，它对于电力生产和调度具有重要意义。
通过准确预测电力负荷，可以合理安排电力资源，提高供电可靠性，并有效降低成本。
本文将介绍电力负荷预测模型与分析的相关内容，探讨其中的方法与应用。
一、电力负荷预测模型的分类电力负荷预测模型可以分为经典模型和基于机器学习的模型两类。
1. 经典模型经典的电力负荷预测模型主要包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型。
回归模型是一种基于统计方法的预测模型，它通过建立负荷与影响因素的数学关系，如温度、湿度、日期等，来预测未来的电力负荷。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和岭回归等。
时间序列模型是一种基于时间序列数据进行预测的模型。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、VAR模型和GARCH模型等。
这些模型可以考虑历史数据的趋势、周期性和随机性，并根据这些规律进行负荷预测。
神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型，它通过构建复杂的网络结构，使用反向传播算法进行训练，以实现对电力负荷的预测。
常见的神经网络模型包括BP神经网络、RNN神经网络和LSTM神经网络等。
2. 基于机器学习的模型近年来，随着机器学习算法的发展，基于机器学习的电力负荷预测模型越来越受到关注。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，它通过构建高维特征空间，并寻找最优超平面，来实现对电力负荷的预测。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树，并结合这些决策树的结果进行预测。
随机森林可以有效地处理高维特征和大规模数据，并具有较好的预测效果。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络，使用反向传播算法进行训练，以实现对复杂问题的预测。
深度学习在电力负荷预测中取得了显著的成果，尤其是基于卷积神经网络和循环神经网络的模型。
二、电力负荷预测模型的应用电力负荷预测模型在电力系统运行和调度中具有广泛应用。
1. 电力供需平衡电力负荷预测模型可以帮助电力公司合理安排电力资源，以满足用户的电力需求。
基于机器学习的电力负荷预测模型
基于机器学习的电力负荷预测模型在当今的社会中，电力作为一种至关重要的能源，其稳定供应和合理分配对于经济发展、社会运行以及人们的日常生活都具有极其重要的意义。
而要实现电力的高效供应和分配，准确的电力负荷预测就显得尤为关键。
基于机器学习的电力负荷预测模型的出现，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
电力负荷预测，简单来说，就是根据历史的电力使用数据以及相关的影响因素，预测未来某一时间段内的电力需求。
这一过程并非简单的数学计算，而是需要综合考虑众多复杂的因素。
比如，季节变化会导致空调和取暖设备的使用差异，从而影响电力负荷；经济活动的增减会改变工业用电的需求；节假日期间，居民的用电习惯也会与平日有所不同。
此外，天气条件，如温度、湿度、风速等，也会对电力负荷产生显著的影响。
传统的电力负荷预测方法主要基于统计学和数学模型。
这些方法在一定程度上能够满足预测的需求，但它们往往存在一些局限性。
例如，对于非线性关系的处理能力不足，难以适应复杂多变的现实情况，并且对于新出现的影响因素的适应性较差。
机器学习的出现为电力负荷预测带来了新的转机。
机器学习是一种能够让计算机从数据中自动学习模式和规律的技术。
它具有强大的处理非线性关系的能力，能够自动捕捉数据中的复杂特征，并且可以随着新数据的不断输入进行自我优化和改进。
在基于机器学习的电力负荷预测模型中，常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络等。
以决策树为例，它通过对数据的不断分割和分类，构建出一棵能够预测电力负荷的树状结构。
随机森林则是由多个决策树组成的集成模型，通过综合多个决策树的预测结果，提高预测的准确性和稳定性。
支持向量机则通过寻找一个最优的超平面，将不同的负荷数据进行分类和预测。
人工神经网络则模拟了人脑神经元的工作方式，通过大量的连接和权重调整，学习数据中的复杂模式。
然而，要构建一个有效的基于机器学习的电力负荷预测模型，并非仅仅选择一个合适的算法那么简单。
随机森林在电力系统中的应用案例分析(Ⅲ)
随机森林在电力系统中的应用案例分析一、引言随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测或分类。
在电力系统中，随机森林可以应用于电力负荷预测、故障诊断、设备状态监测等方面。
本文将就随机森林在电力系统中的应用进行案例分析。
二、电力负荷预测电力负荷预测是电力系统运行和规划中的重要问题。
通过对未来时间段的负荷进行准确预测，可以帮助电力系统进行合理的调度和规划。
随机森林可以利用历史的负荷数据和其他相关数据，来构建预测模型。
在一家电力公司的实际案例中，他们利用随机森林算法对未来24小时的电力负荷进行预测。
通过对历史数据的训练和模型的优化，他们取得了较为准确的预测结果，为电力系统的调度提供了有力支持。
三、设备状态监测在电力系统中，各种设备的状态监测对于系统的安全和稳定运行至关重要。
随机森林可以通过监测设备的各种参数和运行情况，来判断设备的状态是否正常。
在一家电力设备制造商的案例中，他们利用随机森林算法对发电机的运行状态进行监测。
通过对大量实时数据的采集和分析，他们构建了一个准确的状态监测模型，可以及时发现设备的异常情况，避免了潜在的故障。
四、故障诊断电力系统中各种设备和线路可能会出现各种故障，及时准确地诊断故障对于系统的安全和可靠运行至关重要。
随机森林可以利用设备的历史运行数据和故障数据，来构建有效的故障诊断模型。
在一家输电线路运营商的案例中，他们利用随机森林算法对输电线路的故障进行诊断。
通过对大量的线路数据进行训练和模型的优化，他们成功地构建了一个准确的故障诊断模型，可以帮助他们及时发现并修复线路故障，保障了输电系统的安全运行。
五、结语随机森林作为一种强大的集成学习方法，在电力系统中有着广泛的应用前景。
通过对历史数据的分析和模型优化，可以构建出准确可靠的预测和诊断模型，为电力系统的安全和稳定运行提供了有力支持。
随着数据采集和分析技术的不断发展，相信随机森林在电力系统中的应用将会更加广泛和深入。
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例一、引言随着电力系统的发展和智能化进程加快，用户负荷预测成为电力调度和运营中的重要环节。
准确的用户负荷预测可以帮助电力系统规划者和调度员合理配置资源、提前做好调度安排、降低供电风险，并为推进能源的合理利用和节能减排提供支持。
而基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测具有高准确性、较低的计算复杂度和较好的泛化能力，因此在用户负荷预测中得到广泛应用。
本文将以金华地区作为案例，探讨基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测方法，并对该方法在金华地区的应用效果进行评估。
二、深度随机森林算法2.1 深度随机森林算法原理深度随机森林（Deep Random Forest, DRF）是一种基于随机森林算法的改进方法。
随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类或回归任务。
而深度随机森林算法在随机森林算法基础上引入深度学习结构，通过多层隐藏层的神经元进行特征抽取和学习，进一步提高了预测性能。
2.2 深度随机森林算法步骤深度随机森林算法的步骤主要包括：数据准备、特征选择、随机森林构建、深度学习训练和预测。
数据准备阶段，首先需要收集和整理历史用户负荷数据，包括负荷值以及影响负荷的各种特征，如时间、天气等。
然后将数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化等。
特征选择阶段，利用特征选择算法对候选特征进行排序，并选择对用户负荷预测效果显著的特征。
随机森林构建阶段，采用随机抽取样本和特征的方式构建多棵决策树，并通过投票或取平均等方式得到最终预测结果。
深度学习训练阶段，通过多层隐藏层的神经元进行特征抽取和学习，进一步优化模型的预测性能。
预测阶段，利用已训练好的深度随机森林模型进行用户负荷预测。
三、金华地区短期用户负荷预测案例3.1 数据准备和特征选择针对金华地区，我们收集了过去一年的用户负荷数据，并整理了与负荷相关的特征数据，包括温度、湿度、风速等天气因素，以及节假日、工作日等时间因素。
随机森林算法在电力系统负荷预测中的应用
随机森林算法在电力系统负荷预测中的应用电力系统负荷预测是电力系统运营中非常重要的一环，它能够为电力系统的优化提供决策依据。
随着电力系统规模的不断扩大，负荷预测的精度和效率也必须不断提高。
以往的负荷预测方法存在着一些问题，如精度低、计算复杂度高等，而随机森林算法在负荷预测中的应用可以很好地避免这些问题。
本文将详细介绍随机森林算法在电力系统负荷预测中的应用。
一、随机森林算法简介随机森林算法是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，每个决策树的结果是一个分类或回归结果。
在随机森林算法中，每个决策树的训练集是由随机选择的样本和随机选择的特征组成。
这样，随机森林算法可以有效地解决过拟合问题和减少训练时间，提高模型的精度和运行效率。
二、随机森林算法在负荷预测中的应用随机森林算法在负荷预测中的应用主要包括两个方面：特征选择和负荷预测模型的构建。
1、特征选择特征选择是指在众多的特征中，选择对负荷预测具有重要意义的特征。
在传统的负荷预测方法中，特征选择往往需要经过专家的经验判断和人工筛选，这种方法效率低、成本高以及难以保证选择的特征准确性。
而利用随机森林算法进行特征选择，可以自动确定哪些特征对于负荷预测具有重要意义，并且不需要人工干预。
与传统方法相比，随机森林算法的特征选择具有更高的精度和效率。
2、负荷预测模型的构建负荷预测模型的构建是指在选定了合适的特征之后，利用这些特征构建负荷预测模型。
以往的负荷预测模型常常采用神经网络、支持向量机等方法，这些方法往往需要大量的计算和时间，且需要大量的数据支持。
而利用随机森林算法构建负荷预测模型，则可以在较短的时间内进行计算，同时也可以在少量数据的情况下得到较好的预测结果。
此外，随机森林算法还可以通过特征的重要性来优化负荷预测模型，进一步提高负荷预测的精度和效率。
三、案例分析下面通过一个实际案例来说明随机森林算法在电力系统负荷预测中的应用。
在某省的电力系统中，利用随机抽样的方法选取了1000个样本数据，其中包括负荷量和多个影响负荷量的特征，如湿度、温度、天气状况、时间等。
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计算为
Gni(D )=1—. (D)2
(2 )
式中，Ck为样本集合D中属于第k类的样本子集。每个划分的Gini指数可计算为
GniSpi,t(D )=^D-Gini(D1)+^^Gini(D2)
3)
式中，D1和D2为样本集合D分割成的2个子集。
1.3随机森林的构成
设随机森林由一系列CART树@(.,()，= 1,2,…，n构成,其边缘函数可表征为
1随机森林算法
2001年，随机森林算法(random forest,RF)由L.Breiman等人)13*提出。该算法是一种基于传统决策树的统 计学习理论，具有较强的随机性，其随机性主要体现在以下两个方面［14］:一是从原始样本集中采用有放回的方 式，随机选取样本数据构成训练样本集；二是候选分裂属性，由生成决策树时随机选取的特征属性产生。
K (X，丫)=aVkH (X , (k ) =$) — maxaVkICh (X , (k ) = F )
(4)
J/Y
其中，X为输入向量,最多包含丿种不同的类别;J为丿种类别中的某一类;$为正确的分类向量；1(・)为指示函
8
青岛大学学报(工程技术版)
第34卷
该过程进行k次循环，从而得到k个训练集「16*。在生成训练子集时，
每个训练样本
能被 ，但是当 重复训练时,将总会有一部
分样本未被
，样本不被
的概率为(1— (1/n))n，其中n
始
数据中的样本总数。Bootstrap重 示意图如图1所示。
1.2 CART决策树
分类回归树(classification and regression trees, CART)算法是利
用二分递归分割方法，把原样本集划分为2个子集，从而会有2个分支
在每个非叶子节点上面。在节点分裂的时候，分裂规
Gni
最小原则，概率分布的Gni指数可计算为
图1 Bootstrap重抽样示意图
K
K
. Gini(^) / . pk (1 —Bk)=1— pk
1)
k=1
k=1
பைடு நூலகம்
式中,K为节点中特征样本的总种类数;pk为属于节点中第k类特征样本的概率。样本集合D的Gni指数可
短期负荷预测模型。改进随机森林算法是将随机森林算法中的决策树数量和分裂特征数等参数采
用粒子群进行优化,通过比较每组参数对应的随机森林袋外数据误差 ，获取参数最优值，使随机森
林算法的性能得到最优,并采用山东省某城市电网的历史负荷数据进行仿真分析。仿真结果表明，
与基于传统随机森林算法的预测模型相比，本文所提出的预测模型的平均绝对误差降低0.81% ,
最大相对误差降低1.89%，说明本文所提出的基于改进随机森林算法的短期负荷预测模型具有更
好的预测性能。该研究具有一定的工程实用性。
关键词：改进随机森林算法；粒子群优化算法；短期负荷预测；电力系统
中图分类号：TM715
文献标识码：A
电力系统短期负荷预测对电力系统稳定运行具有至关重要的影响。准确的短期负荷预测，不仅是电力市场 发电计划制订的基础，而且还可保障电力系统的安全运行山，一直是电力系统的重要研究内容2。近年来，对于 电力系统短期负荷预测，国内外专家学者提出了诸多预测模型，包括人工神经网络34、支持向量机56*、小波分 析法7等。随机森林算法是基于传统决策树的统计学习理论，是一种新兴智能算法，它可有效处理高维数据，鉴 于它具有较高的准确率，克服了过拟合的问题，目前已被广泛应用于医学、经济学、水文科学、生物信息等领 域810*。同时，它在短期负荷预测的研究中也具有较好的预测效果⑴*。但是针对不同的研究负荷对象,算法中 的决策树数量和分裂特征数等参数对模型性能影响较大［12］，而传统随机森林算法存在根据经验选取决策树数量 和分裂特征数等参数问题，进而导致随机森林算法达不到性能最优。因此，本文提出了基于改进随机森林算法的 电力系统短期负荷预测模型，随机森林算法中的决策树数量和分裂特征数等参数采用粒子群优化算法进行优化， 获取参数最优值，使随机森林算法的性能得到最优。通过算例仿真表明，与传统预测模型相比，本文所提出的该 模型取得了较为满意的预测效果。该研究对电力系统稳定运行具有重要意义。
基于改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型
邢书豪r孙文慧2,颜 勇3,张智晟1
(1.青岛大学电气工程学院,山东青岛266071； 2.青岛地铁集团有限公司，山东青岛266000； 3.国网山东综合能源服务有限公司,山东 济南250000)
摘要：为了提高电力系统短期负荷预测的准确性 ，本文提出了基于改进随机森林算法的电力系统
第34卷第3期 2 0 19年8月
青岛大学学报(工程技术版) JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY (E&T)
文章编号：1006 - 9798(2019)03 - 0007 -04； DOI： 10.13306/j.1006 - 9798.2019.03.002
Vol.34 No.3 Aug. 2 0 19
在算法中，随机森林实际上是一个分类器集合，它由众多决策树分类器h(.X,dk ),k=1,2,-,n组成，其中％ 表示独立且相同分布的随机变量，每个决策树分类器都对输入变量.的类别归属进行预测。随机森林通过Bagging方法，生成彼此之间互不相同的训练样本集，分类回归树作为元分类器组合为集成分类器，预测结果由所有 分类器求算数平均值所得)15*。 1.1 Bagging方法取样
Bagging('ootstrap aggregating)方法是一种有放回抽样方法，即以可重复的随机抽样为基础，每个样本都由 初始数据集进行有放回抽样得到。该方法是采用Bootstrap方法，从原始样本集中随机抽选"个训练样本，并将
收稿日期：2018-10-12;修回日期：2019 -02 - 15 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51477078)；智能电网教育部重点实验室开放研究基金(2018) 作者简介：那书豪(1994 -),男，山东滨州人，硕士研究生，主要研究方向为电力系统短期负荷预测° 通信作者：张智晟(1975 -),男，山东青岛人，博士，教授，主要研究方向为电力系统短期负荷预测和调度运行’Email： slnzzs@