Characteristic Analysis and Load Forecasting Based on Bayesian Method and Interpretable Machine Learning

ZHENG Xinshi; LIANG Shouyu; SU Xiao; WANG Hao; CHENG Guoxin

doi:10.7500/AEPS20220929011

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Characteristic Analysis and Load Forecasting Based on Bayesian Method and Interpretable Machine Learning

Key Technologies of Load Characteristic Modeling and Forecasting for Diverse Users | 更新时间：2025-06-16

- Characteristic Analysis and Load Forecasting Based on Bayesian Method and Interpretable Machine Learning
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 13, Pages: 56-68(2023)
- 作者机构：
  
  1.阿里巴巴集团，浙江省杭州市 310099
  2.中国南方电网电力调度控制中心，广东省广州市 510663
  3.海南电网有限责任公司海南输变电检修分公司，海南省海口市 570100
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2022YFB2403500)
- DOI：10.7500/AEPS20220929011
  CLC：
- Received：29 September 2022，
  
  Revised：2023-04-11，
  
  Published Online：16 June 2023，
  
  Published：10 July 2023
- 稿件说明：
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郑心仕,梁寿愚,苏晓等.基于贝叶斯方法与可解释机器学习的负荷特性分析与预测[J].电力系统自动化,2023,47(13):56-68.

ZHENG Xinshi,LIANG Shouyu,SU Xiao,et al.Characteristic Analysis and Load Forecasting Based on Bayesian Method and Interpretable Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(13):56-68.
郑心仕,梁寿愚,苏晓等.基于贝叶斯方法与可解释机器学习的负荷特性分析与预测[J].电力系统自动化,2023,47(13):56-68. DOI： 10.7500/AEPS20220929011.

ZHENG Xinshi,LIANG Shouyu,SU Xiao,et al.Characteristic Analysis and Load Forecasting Based on Bayesian Method and Interpretable Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(13):56-68. DOI： 10.7500/AEPS20220929011.

摘要

使用机器学习模型和方法进行短期负荷预测，虽能提升负荷预测的整体精度，但在极端天气、节假日等小样本预测场景中，对比基于专家经验的人工预测无明显优势。为充分结合预测业务人员的经验知识与机器学习的推理泛化能力，提出了一种基于贝叶斯时变系数（BTVC）与CatBoost模型的可解释负荷预测框架。首先，结合数据与专家知识，构建BTVC模型进行预测，获得各影响因子、趋势及周期因素的负荷分量。其次，将上述结果与常规特征进行组合，作为CatBoost回归模型的输入，进行最终预测。然后，使用事后模型解释框架（SHAP）进行归因分析，框架输出的定量关系可供负荷预测业务人员参考，使其开发出更有效的特征，进一步提高预测效果。最后，以某地区实际电网负荷数据为例，验证所提负荷预测与结果分析框架的有效性。

Abstract

Using machine learning models and methods for short-term load forecasting can improve the overall accuracy of load forecasting

but in small sample forecasting scenarios

such as extreme weather conditions and holidays

there is no obvious advantage over manual forecasting based on expert experience. In order to fully combine the expert knowledge of forecasting operators with the reasoning generalization ability of machine learning

an interpretable load forecasting framework based on Bayesian time-varying coefficient (BTVC) and CatBoost model is proposed. First

combined with data and expert knowledge

BTVC model is built to forecast

and load components of various influencing factors

trends and seasonality factors are obtained. Secondly

combine the above results with conventional features as the input of CatBoost regression model for final forecasting. Then

Shapley additive explanation (SHAP) is used for attribution analysis. The quantitative relationship of the framework output can be used as a reference for load forecasting practitioners to create more effective features to further improve the forecasting results. Finally

the proposed load forecasting and result analysis framework are validated by using real load data in power grid of a region as an example.

关键词

Keywords

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