基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法
【CN109978253A】一种基于增量学习的短期负荷预测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910221803.2(22)申请日 2019.03.22(71)申请人 电子科技大学地址 611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人 匡洪君 叶林海 盛瀚民 白利兵 李元元 (74)专利代理机构 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220代理人 温利平(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06N 20/20(2019.01)(54)发明名称一种基于增量学习的短期负荷预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于增量学习的短期负荷预测方法，首先按照季节的划分，构建初始数据集和增量数据集，然后进行相关性分析提取输入负荷数据，并进行最大最小归一化处理；再利用改进的Adaboost.RT集成算法训练初始数据集和增量数据集，构建初始集成模型和中间集成模型，在此基础上得到进化集成模型；最后将待预测的负荷数据同时输入至初始集成模型、中间集成模型和进化集成模型，通过运用基于粒子群优化算法的最大熵原理，结合多个模型进行负荷预测。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 109978253 A 2019.07.05C N 109978253A1.一种基于增量学习的短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、构建初始数据集和增量数据集按季节划分历史负荷数据，将春季负荷数据标记为初始数据集与夏季负荷数据标记为增量数据集；(2)、利用相关性分析算法分别对初始数据集和增量数据集进行分析并提取出输入数据(2.1)、利用相关性分析算法公式计算历史数据在每个时刻的相关系数；其中，为第k个时刻的相关系数，为当前时刻t的负荷数据，为所有负荷数据的均值，τ＝1,2，当τ＝1时，代表初始数据集，当τ＝2时，代表增量数据集；(2.2)、分别在初始数据集和增量数据集中寻找与当前时刻t相关性最高的时刻对应的负荷数据，并分别记为初始负荷数据x 1和增量负荷数据x 2；(3)、利用最大最小归一化算法分别对初始负荷数据和增量负荷数据进行归一化处理；其中，代表初始负荷数据或增量负荷数据中的最小值，代表初始负荷数据或增量负荷数据中的最最大值；(4)、利用改进Adaboost.RT集成算法分别对归一化后的初始负荷数据和增量负荷数据进行训练，得到初始集成模型和中间集成模型；(5)、构建进化集成模型(5.1)、设初始集成模型和中间集成模型分别拥有n个子学习器；(5.2)、分别计算初始集成模型与中间集成模型中第i个子学习器的输出向量f i τ与模型的目标输出向量Y τ的互信息以及分别计算初始集成模型与中间集成模型中第i个子学习器的输出向量f i τ与第j个子学习器的输出向量的互信息其中，i ,j∈[1,n]，H(·)表示求熵，H(|)表示求条件熵；(5.3)、利用遗传算法构建进化集成模型；其中，w τ表示在初始集成模型与中间集成模型中所选择的子学习器集合，λ为正则项；(6)、将待预测的负荷数据同时输入至初始集成模型、中间集成模型和进化集成模型，权 利 要 求 书1/2页2CN 109978253 A。
电力系统中的负荷预测模型对比分析
电力系统中的负荷预测模型对比分析随着电力需求的快速增长和电力系统的复杂化，准确地预测负荷需求对于电力系统的稳定运行和供电调度至关重要。
为了提高负荷预测的准确性，研究人员提出了许多不同的负荷预测模型。
本文将对几种常见的负荷预测模型进行对比分析，旨在找出最适合电力系统中负荷预测的模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单和最常见的负荷预测模型之一。
它假设负荷与时间是线性相关的，并且通过历史负荷数据来拟合线性函数，从而预测未来的负荷需求。
然而，线性回归模型无法捕捉复杂的非线性关系，因此在某些情况下可能预测不准确。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的负荷预测模型。
它利用时间序列数据的统计特性来预测未来的负荷需求。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和ARCH/GARCH模型等。
这些模型可以考虑负荷的季节性、趋势性和周期性等特征，因此在某些情况下比线性回归模型更准确。
然而，时间序列模型需要较长的历史数据，对数据的要求较高，且参数调整较为繁琐，不适用于非平稳序列的负荷预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种以模拟人脑神经网络为基础的模型。
它通过学习历史数据中的模式和规律来建立负荷预测模型。
人工神经网络模型能够捕捉到复杂的非线性关系，适用于各种类型的负荷数据。
然而，神经网络模型的参数调整较为困难，在训练过程中容易过拟合，且计算量较大。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，可以用于分类和回归问题。
在负荷预测中，支持向量机模型通过寻找一个最优的超平面来分割样本数据，从而预测未来的负荷需求。
支持向量机模型可以处理高维数据，具有较好的泛化能力。
然而，支持向量机模型的训练复杂度较高，在大规模数据集上的效果可能不佳。
通过对比分析不同的负荷预测模型，可以发现每种模型都有其适用的场景和优势。
线性回归模型适用于简单的线性关系，时间序列模型适用于具有明显的季节性和趋势性的数据，人工神经网络模型适用于复杂的非线性关系，支持向量机模型适用于高维数据和复杂的分类问题。
基于改进Stacking_与误差修正的短期太阳辐照度预测
王珊珊１ 吴霓１ 何嘉文１ 朱威１
基于改进 Ｓｔａｃｋｉｎｇ 与误差修正的短期太阳辐照度预测
摘要
为提高光伏电站辐照度预测的准确
性和可靠性，提出一种基于改进 Ｓｔａｃｋｉｎｇ
集成学习与误差修正的短期辐照度预测
模型．首先使用梯度提升决策树（ Ｇｒａｄｉｅｎｔ
Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ） 将原始数据分解为多个分量序列，然后对各分量分别
进行 ＬＳＳＶＭ（ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ） 预测，最后将各分
量的预测结果进行叠加得到最终预测值，相比 ＬＳＳＶＭ 单独预测，精度
有了明显提升．单一的预测模型都是对特定假设空间进行预测，所以
Ｂａｇｇｉｎｇ 和 Ｂｏｏｓｔｉｎｇ 算 法 整 合 同 类 型 模 型， Ｓｔａｃｋｉｎｇ
算法能够集成异质模型
［１５］
表 １ 相关系数
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ
．在 Ｓｔａｃｋｉｎｇ 集成模型（ 图
１） 的训练过程中，通常使用 Ｋ 折交叉验证法来划分
Ｓｔａｃｋｉｎｇ 模型初级层对测试集预测结果的处理方式
测结果即为 Ｓｔａｃｋｉｎｇ 模型的最终预测结果．Ｓｔａｃｋｉｎｇ 算
模 型 的 预 测 结 果 也 会 更 接 近 真 实 值． 但 传 统 的
进行多角度的分析，使得模型获得相比基模型更好的
为直接平均处理，使得优秀模型的优越性被其他模
预测性能．所以基学习器应选择性能优越且原理各异
影响因素中，太阳辐照度的影响是最直接、最显著的，因此准确的辐
照度预测能够提高光伏发电系统输出功率的预测精度，有着重要的
机器学习中的集成模型综述研究
机器学习中的集成模型综述研究随着人工智能的不断发展，机器学习已经成为了一个热门的研究领域。
而在机器学习中，集成模型的应用日益广泛，其在解决复杂问题方面的表现也越来越受到研究者的关注。
本文将对机器学习中的集成模型进行综述研究，探讨其基本原理、常见形式和优化方法等方面的内容。
一、集成模型的基本原理集成模型是一种通过将多个模型的预测结果进行组合来提高模型性能的方法。
它的基本原理是：将多个弱学习器（weak learner）进行结合，得到一个强学习器（strong learner），从而提高模型的准确性和泛化性能。
在集成模型中，每个弱学习器都只能解决部分问题或具有一定的缺陷，但是将多个弱学习器结合在一起却可以得到较好的效果。
二、集成模型的常见形式在机器学习中，集成模型主要有三种形式：基于Bagging的集成、基于Boosting的集成和基于Stacking的集成。
1.基于Bagging的集成：Bagging是一种基于样本的集成学习方法。
在Bagging中，通过有放回的重复抽样，构建多个训练数据集，每个训练数据集都是从原始数据集中随机采样得到的。
这些训练数据集使用相同的学习算法，训练出多个弱学习器，最后将它们结合起来，得到一个强学习器。
Bagging的优点是可以通过并行计算来加快计算速度，同时还能减少过拟合的情况。
2.基于Boosting的集成：Boosting是一种基于模型的集成学习方法。
在Boosting中，每个样本都有一个权重，初始时，这些样本的权重均等。
然后将这些样本输入到一个基本分类器中，得到第一个弱学习器。
根据第一个弱学习器的结果，更新每个样本的权值，使下一个弱学习器更加关注分类错误的样本。
以此类推，不断迭代，直至得到一个强学习器。
Boosting的优点是可以取得很高的准确性，但缺点是容易过拟合。
3.基于Stacking的集成：Stacking是一种基于模型的集成学习方法。
在Stacking中，除了训练多个基本分类器以外，还需训练一个次级学习器（meta-learner），其作用是对基本分类器的结果进行组合。
一种基于集成学习的短期电力负荷预测方法[发明专利]
![一种基于集成学习的短期电力负荷预测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d4a3039ddc3383c4bb4cf7ec4afe04a1b071b0a4.png)
(10)申请公布号 CN 102270309 A(43)申请公布日 2011.12.07C N 102270309 A*CN102270309A*(21)申请号 201110212852.3(22)申请日 2011.07.27G06K 9/66(2006.01)H02J 3/00(2006.01)(71)申请人华北电力大学地址102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号(72)发明人李元诚 陈普(74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246代理人黄家俊(54)发明名称一种基于集成学习的短期电力负荷预测方法(57)摘要本发明公开了短期电力负荷预测技术领域中的一种基于集成学习算法的短期电力负荷预测方法。
本发明首先对电力负荷进行数据预处理，构建负荷预测的训练样本集和测试样本集；然后用密母优化算法寻找核向量回归学习器的最优初始参数值，并对训练样本集进行训练，进而求得子学习器模型；之后由子学习器模型加权组合得到预测模型，通过预测模型对测试样本集进行预测，并根据均方根相对误差作为判断预测模型精度的条件，依据精度确定是否需要增加新的子学习器，最终得到满足精度要求的实际预测模型；最后用实际预测模型对未来一周的负荷进行预测。
本发明方法具有模型简单、预测精度高、预测速度快等优点。
(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 2 页 说明书 10 页 附图 4 页1.一种基于集成学习的短期电力负荷预测方法，其特征是该方法包括以下步骤：步骤1：对电力负荷进行数据预处理；步骤2：构建电力负荷预测的训练样本集和测试样本集；步骤3：用密母优化算法寻找核向量回归学习器的最优初始参数值；步骤4：在步骤3的基础上采用集成学习算法并对训练样本集进行训练，进而求得子学习器模型；步骤5：由子学习器模型加权组合得到预测模型，通过预测模型对测试样本集进行预测求得均方根相对误差，进而得到满足精度要求的实际预测模型；步骤6：用实际预测模型对未来一周的负荷进行预测。
大模型推理的ensemble 方案
大模型推理的ensemble 方案
大模型推理的ensemble方案是一种集成学习的方法，其基本思想是将多个模型的预测结果进行组合，以提高整体的预测精度和稳定性。
以下是几种常见的ensemble方案：
1. Bagging：Bagging采用自助采样法从数据集中有放回地随机抽取样本，并训练多个基模型，然后对这些基模型进行加权平均或投票。
Bagging可
以降低模型的方差并提高模型的泛化能力。
2. Boosting：Boosting是一种迭代算法，它通过将多个弱学习器组合成一个强学习器来提高预测精度。
在每一步迭代中，Boosting算法会关注那些
在前面步骤中容易出错的样本，并让弱学习器集中精力学习这些样本。
常见的Boosting算法有AdaBoost、Gradient Boost等。
3. Stacking：Stacking是一种分层集成方法，它通过将多个基模型组合成
一个元模型来提高预测精度。
在训练元模型时，我们使用基模型的预测结果作为新的输入特征，并训练一个新的基模型来预测最终的输出。
Stacking
可以进一步降低模型的方差并提高泛化能力。
4. Blending：Blending是一种将多个模型的结果进行线性组合的方法，以提高预测精度和稳定性。
在Blending中，我们使用不同的模型或不同的特
征子集来预测同一个样本，并将这些预测结果进行加权平均或投票。
Blending的优点是简单易实现，并且可以充分利用各种模型的优势。
以上是几种常见的ensemble方案，它们都可以用于提高大模型的推理性能。
具体选择哪种方案取决于数据集、任务和模型的特点。
多机器学习算法的集成方法及优化策略
多机器学习算法的集成方法及优化策略随着机器学习的迅速发展，研究者们发现单一的机器学习算法往往难以完全满足复杂问题的需求。
为了提高模型性能，减少过拟合和提高泛化能力，集成学习方法被提出并得到广泛应用。
多机器学习算法的集成方法将多个不同的机器学习算法的结果进行整合，通过合理的权衡和协同，获得更好的分类或回归结果。
本文将介绍几种常见的多机器学习算法集成方法及其优化策略。
首先，我们来介绍一种最简单且常用的集成方法——投票法。
投票法通过将多个机器学习算法的预测结果进行投票，然后根据获得最高投票数的类别作为最终结果。
这种方法适用于分类问题，并且能够有效减少单个算法的偏差。
然而，投票法并不能充分利用各个算法的预测结果潜在的信息。
为了解决这个问题，另一种集成方法被提出，称为平均法。
平均法将各个算法的预测结果进行平均，得到最终的分类或回归结果。
这种方法适用于连续型变量预测，能够减少单个算法的方差。
在平均法的基础上，还有一种改进方法称为加权平均法。
加权平均法给每个算法的预测结果赋予不同的权重，然后将它们进行加权平均。
这种方法可以根据算法的性能调整权重，从而提高整个集成算法的性能。
其中，常见的权重调整方法有基于预测准确率、基于学习模型性能或训练样本分布来分配权重。
另一个常用的集成方法是基于Bagging的方法。
Bagging方法通过有放回地从原始训练集中随机抽取一定数量的样本，然后利用这些抽样集训练多个算法模型。
最终的结果通过对所有算法模型的预测结果进行平均或投票得到。
Bagging方法能够有效降低方差，提高分类或回归模型的性能。
除了Bagging方法，还有一种基于Boosting的集成方法。
Boosting方法通过逐步迭代的方式训练一系列弱学习器，每个弱学习器都专注于修复上一轮迭代中错误分类的样本。
最终的结果通过对所有弱学习器的预测结果进行加权求和得到。
这种方法能够逐步提升模型的性能，但也容易过拟合。
因此，常常需要设置合适的停止条件来避免过拟合。
电力系统中的电力负荷预测方法
电力系统中的电力负荷预测方法电力负荷预测是电力系统运行和调度中至关重要的一项任务。
准确的电力负荷预测有助于实现电力系统的平衡和稳定运行，同时也可以优化电力资源的调配和运行成本。
本文将介绍一些电力系统中常用的电力负荷预测方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。
一、传统时间序列模型1. ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛使用的时间序列分析方法。
它基于历史负荷数据，通过拟合自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)的线性组合来建立模型。
ARIMA模型常用于短期负荷预测，可以应对季节性和趋势性变化。
2. SARIMA模型SARIMA模型是ARIMA模型的拓展，增加了季节性调整。
在电力负荷预测中，许多季节性因素如节假日和天气条件都会影响负荷变化。
SARIMA模型可以更好地捕捉这些季节性影响，提高预测准确性。
二、机器学习方法1. 支持向量机(SVM)SVM是一种常用的机器学习方法，可以用于回归问题的负荷预测。
SVM通过将负荷数据映射到高维特征空间来寻找最优的超平面，从而进行负荷预测。
SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于不同场景中的负荷预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于深度学习的负荷预测方法。
通过构建多层神经元之间的连接，并使用大量的负荷数据进行训练，神经网络模型可以捕捉到更复杂的负荷变化规律。
它在长期和短期负荷预测中表现出色，并能自动发现和适应新的负荷模式。
三、混合方法1. 组合模型组合模型是将多个预测模型进行集成的方法。
通过将不同模型的预测结果进行加权融合，组合模型可以综合利用各个模型的优势，提高预测精度。
常见的组合方法包括加权平均和模型堆叠。
2. 智能优化算法智能优化算法如遗传算法、粒子群算法等可以结合传统时间序列模型或机器学习模型，通过调整模型参数以求得更好的负荷预测结果。
这些算法能够全局搜索最优解，并且具有一定的自适应能力。
总结起来，电力负荷预测方法可以从传统的时间序列模型、机器学习方法和混合方法三个方面进行探讨。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法
基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法
摘要：净负荷预测在电力系统调度与运行管理中具有重要意义。
为了提高净负荷预测的准确性，本文提出了一种基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法。
该方法通过融
合多种预测模型，利用特征加权和Stacking技术提高了预测
精度。
实验结果表明，该方法在净负荷预测方面表现出良好的效果。
1. 引言
电力系统净负荷预测是电力系统调度与运行管理中的重要环节。
准确的净负荷预测能够帮助电力公司合理调度电力资源，提高电网的安全性和运行效率。
然而，净负荷的预测受到多种影响因素，如季节性变化、天气状况、经济发展等，导致预测模型的建立具有挑战性。
2. 相关工作
为了提升净负荷预测的准确性，研究者们提出了许多方法和模型。
常用的方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
然而，单一模型的预测精度受限于特定的数据和特征选取，导致其预测能力存在一定限制。
3. 方法介绍
本文提出了一种基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预
测方法。
首先，采用多种预测模型进行净负荷预测。
这些模型可以包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
每个模型都会得到一组预测结果。
接下来，通过特征加权方法，为每个模型的预测结果赋予权重。
这里采用了加权平均的方式，根据模型的预测精度，为每个模型分配不同的权重。
最后，利用
Stacking技术，将加权后的预测结果输入到一个元模型中，进行最终的净负荷预测。
4. 实验设计与结果分析
为了验证提出的方法的有效性，我们使用了一组真实的电力负荷数据进行实验。
首先，我们选择了时间序列模型、支持向量回归模型和多层感知器神经网络模型作为基模型。
经过一段时间的训练和调整，我们得到了它们各自的预测结果。
接下来，基于均方根误差和平均绝对百分比误差等评价指标，我们对每个模型的预测结果进行特征加权。
最后，将加权后的预测结果输入到元模型中进行最终预测。
实验结果表明，使用基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法，能够有效提高准确性。
与单一模型相比，这种集成学习方法能够更好地适应不同的数据特点和特征选择。
通过特征加权和Stacking技术，能够从不同模型中融合出更准确的预测结果。
此外，我们还进行了结果的稳定性分析，结果显示该方法在不同时间段和季节中的净负荷预测均表现出稳定性和可靠性。
5. 结论与展望
本文提出了一种基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法。
实验结果表明，该方法能够有效提高准确性，具有较好的预测性能。
未来的研究可以进一步探索不同特征加权和Stacking策略的组合，以进一步提高净负荷预测的精度和稳定性。
此外，还可以考虑引入其他模型和算法，以适应不同场景和数据特点的净负荷预测需求
通过实验，我们提出了一种基于特征加权Stacking集成学习的净负荷预测方法。
实验结果表明，该方法能够有效提高
准确性，并具有较好的预测性能。
与单一模型相比，集成学习方法能够更好地适应不同的数据特点和特征选择。
通过特征加权和Stacking技术，我们能够从不同模型中融合出更准确的预测结果。
此外，实验结果还表明该方法在不同时间段和季节中的净负荷预测均表现出稳定性和可靠性。
未来的研究可以进一步探索不同特征加权和Stacking策略的组合，以提高净负荷预测的精度和稳定性，并考虑引入其他模型和算法以适应不同场景和数据特点的净负荷预测需求。