Probabilistic Prediction Method for Interpretable Net Load Based on Kolmogorov-Arnold Network

LIU Dong; GUO Guodong; XIN Shujun; MAO Zhihang; HUANG Jinju; SUN Yingyun

doi:10.7500/AEPS20241009007

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Probabilistic Prediction Method for Interpretable Net Load Based on Kolmogorov-Arnold Network

Basic Research | 更新时间：2025-08-05

- Probabilistic Prediction Method for Interpretable Net Load Based on Kolmogorov-Arnold Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 15, Pages: 123-132(2025)
- 作者机构：
  
  1.国网经济技术研究院有限公司，北京市 102209
  2.国家电网有限公司，北京市 100031
  3.新能源电力系统全国重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(SGZB0000FCJS2400601┫基金项目:)
- DOI：10.7500/AEPS20241009007
  CLC：
- Received：09 October 2024，
  
  Revised：2025-02-07，
  
  Published Online：17 March 2025，
  
  Published：10 August 2025
- 稿件说明：
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刘栋,郭国栋,辛蜀骏等.基于KAN的可解释净负荷概率预测方法[J].电力系统自动化,2025,49(15):123-132.

LIU Dong,GUO Guodong,XIN Shujun,et al.Probabilistic Prediction Method for Interpretable Net Load Based on Kolmogorov-Arnold Network[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(15):123-132.
刘栋,郭国栋,辛蜀骏等.基于KAN的可解释净负荷概率预测方法[J].电力系统自动化,2025,49(15):123-132. DOI： 10.7500/AEPS20241009007.

LIU Dong,GUO Guodong,XIN Shujun,et al.Probabilistic Prediction Method for Interpretable Net Load Based on Kolmogorov-Arnold Network[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(15):123-132. DOI： 10.7500/AEPS20241009007.

摘要

分布式光伏在用户侧的大量接入给电力系统运行带来了强不确定性，增加了净负荷预测的难度。针对现有深度学习模型在净负荷概率预测时模型性能和解释能力难以权衡的问题，提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的净负荷概率预测方法。首先，通过对KAN模型的基函数权重矩阵和样条函数可学习系数的可解释性进行挖掘，实现了KAN模型的内在可解释性。然后，将最大似然估计损失函数作为模型设计依据，分别对KAN模型的均值和方差网络结构进行设计，实现对概率密度函数的有效拟合。同时，为量化多种气象特性对净负荷出力的影响，采用最大互信息系数方法进行特征筛选，增强了KAN模型对多种气象特征的映射能力。通过算例分析，验证了所提方法在净负荷功率概率预测上的有效性和可靠性，且相较于传统方法，所提方法在模型准确性、可解释能力、训练效率以及泛化能力上均具备更好的性能。

Abstract

The large-scale integration of distributed photovoltaics on the user side has brought strong uncertainties to the operation of the power system

increasing the difficulty of net load prediction. Aiming at the problem that it is difficult to balance the model performance and interpretability in the net load probabilistic prediction of existing deep learning models

this paper proposes a probabilistic prediction method for net loads based on the Kolmogorov-Arnold network (KAN) model. Firstly

by exploring the interpretability of the basis function weight matrix and the learnable coefficients of the spline function of the KAN model

the inherent interpretability of the KAN model is achieved. Then

taking the maximum likelihood estimation loss function as the basis for model design

the mean and variance network structures of the KAN model are designed respectively to achieve an effective fit of the probability density function. Meanwhile

to quantify the impact of various meteorological characteristics on the net load output

the maximum mutual information coefficient method is adopted for feature screening

which enhances the mapping capability of the KAN model for various meteorological characteristics. Through case study

the effectiveness and reliability of the proposed method in net load power probabilistic prediction are verified. Moreover

compared with traditional methods

the proposed method has better performance in terms of model accuracy

interpretability

training efficiency

and generalization capability.

关键词

Keywords

references

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