Abstract：
为提高电力系统短期负荷预测精度和预测效率,提出一种基于多模型综合特征选择和长短期记忆单元(long short time memory,LSTM)-Attention的短期负荷预测方法.首先,利用随机森林算法、自适应集成(adaptive boosting,AdaBoost)算法及梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)算法对原始数据进行初步拟合预测,提取3种算法拟合后的结果来获取特征量与负荷大小的相关系数,从而建立综合相关系数.接着,根据综合相关系数的大小,剔除相关系数较小的特征量,将剩余的特征量与历史负荷大小数据结合构成新的数据集.最后,将新的数据集作为LSTM-Attention预测模型的输入,从而得到待预测日的负荷预测曲线.通过分析所提出的预测方法在某地区负荷数据集的预测结果可知,该方法优于其他预测方法.
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Source ：
分布式能源
ISSN： 2096-2185
CN： 10-1427/TK
Year： 2022
Issue： 6
Volume： 7
Page： 11-20
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