Personalized Short-term Residential Load Forecasting Considering Missing Feature

FENG Changsen; QIAN Yifei; SHAO Liang; WEN Fushuan; ZHANG Youbing

doi:10.7500/AEPS20240819005

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Personalized Short-term Residential Load Forecasting Considering Missing Feature

Basic Research | 更新时间：2025-09-25

- Personalized Short-term Residential Load Forecasting Considering Missing Feature
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 16, Pages: 75-84(2025)
- 作者机构：
  
  1.浙江工业大学信息工程学院，浙江省杭州市 310023
  2.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(LQ22E070007)
- DOI：10.7500/AEPS20240819005
  CLC：
- Received：19 August 2024，
  
  Revised：2025-02-24，
  
  Published Online：10 June 2025，
  
  Published：25 August 2025
- 稿件说明：
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冯昌森,钱燚飞,邵亮等.考虑特征缺失的个性化居民短期负荷预测[J].电力系统自动化,2025,49(16):75-84.

FENG Changsen,QIAN Yifei,SHAO Liang,et al.Personalized Short-term Residential Load Forecasting Considering Missing Feature[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(16):75-84.
冯昌森,钱燚飞,邵亮等.考虑特征缺失的个性化居民短期负荷预测[J].电力系统自动化,2025,49(16):75-84. DOI： 10.7500/AEPS20240819005.

FENG Changsen,QIAN Yifei,SHAO Liang,et al.Personalized Short-term Residential Load Forecasting Considering Missing Feature[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(16):75-84. DOI： 10.7500/AEPS20240819005.

摘要

随着居民用电负荷在全社会总用电负荷中的占比逐渐提高，精准的居民负荷预测结果对提升电力系统运行的安全性和经济性，尤其是促进需求侧响应具有重要意义。然而，由于许多客观和人为因素，例如，量测配置不完整、量测设备故障和数据传输问题等，会导致负荷数据不全、丢失或畸变等问题。此外，居民负荷不确定性较大，要实现高精度负荷预测难度较大。在上述背景下，首先，提出一种个性化联邦学习框架，在不侵犯居民数据隐私的情况下，针对每个居民端定制高精度的个性化负荷预测模型。然后，采用图特征传播（GFP）方法重构缺失的负荷特征参数，可在相当程度上避免数据缺失引起的预测精度下降问题。最后，采用算例对所提方法进行测试。仿真结果表明，所提方法与现有代表性方法相比，其预测精度较高且处理数据缺失的性能也明显优于常用的插值方法。

Abstract

As the proportion of residential electricity load in the total electricity load of the society gradually increases

accurate residential load forecasting results are of great significance for enhancing the safety and economy of the power system operation

especially for promoting demand-side response. However

due to many objective and human factors

such as incomplete measurement configuration

measurement equipment failures and data transmission problems

load data may be incomplete

lost or distorted. Moreover

residential load is highly uncertain

making it difficult to achieve high-precision load forecasting. Under this background

first

a personalized federated learning framework is proposed

which customizes high-precision personalized load forecasting models for each residential end without infringing on the privacy of residential data. Then

the graph feature propagation (GFP) method is used to reconstruct the missing load feature parameters

which can largely avoid the problem of forecasting accuracy decline caused by data missing. Finally

the proposed method is tested through cases. Simulation results show that

compared with the existing representative methods

the proposed method has higher forecasting accuracy and significantly better performance in handling data missing compared to common interpolation methods.

关键词

Keywords

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