基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测

陈纬楠; 胡志坚; 岳菁鹏; 杜一星; 齐祺

doi:10.7500/AEPS20200312005

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基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测
- Short-term Load Prediction Based on Combined Model of Long Short-term Memory Network and Light Gradient Boosting Machine
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第4期页码：91-97
- 作者机构：
  
  1.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
  2.广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东省广州市 510080
- 作者简介：
  
  陈纬楠(1995—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：负荷预测、电力系统规划与运行。E-mail：2572921286@qq.com
  胡志坚(1969—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制、新能源与分布式发电等。E-mail：zhujian_hu@163.com
  岳菁鹏(1985—)，男，博士，主要研究方向：分布式能源及微电网。E-mail：jp_yue@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51977156)
- DOI：10.7500/AEPS20200312005
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-03-12，
  
  修回日期：2020-05-16，
  
  网络出版日期：2020-08-03，
  
  纸质出版日期：2021-02-25
- 稿件说明：
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陈纬楠,胡志坚,岳菁鹏等.基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测[J].电力系统自动化,2021,45(4):91-97.

CHEN Weinan,HU Zhijian,YUE Jingpeng,et al.Short-term Load Prediction Based on Combined Model of Long Short-term Memory Network and Light Gradient Boosting Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):91-97.
陈纬楠,胡志坚,岳菁鹏等.基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测[J].电力系统自动化,2021,45(4):91-97. DOI： 10.7500/AEPS20200312005.

CHEN Weinan,HU Zhijian,YUE Jingpeng,et al.Short-term Load Prediction Based on Combined Model of Long Short-term Memory Network and Light Gradient Boosting Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):91-97. DOI： 10.7500/AEPS20200312005.

摘要

短期负荷预测是电网安全调度与平稳运行的基础，为进一步提升负荷预测的精度，提出了基于长短期记忆(LSTM)网络和轻梯度提升机(LightGBM)的组合预测模型。首先，根据LSTM网络和LightGBM模型的输入结构，将预处理后的负荷数据、温度数据、日期数据以及节假日信息分别输入2个模型中，通过训练得出各自的预测结果。然后，采用最优加权组合法确定权重系数，并得出组合模型的预测值。最后，采用实际负荷数据进行算例分析，结果表明所提方法能够有效结合2种模型的优点，在保留对时序数据整体感知的同时兼顾非连续特征的有效信息，与其他模型相比具有更高的预测精度。

Abstract

Short-term load prediction is the basis for safe dispatch and smooth operation of the power grid. To further improve the accuracy of load prediction

a combined prediction model based on long short-term memory (LSTM) network and light gradient boosting machine (LightGBM) is proposed. Firstly

according to the input structure of the LSTM network and LightGBM model

the pre-processed load data

temperature data

date data and holiday information are input into the two models

and the respective prediction results are obtained after training. Then

the optimal weighted combination method is used to determine the weight coefficients

and the prediction value of the combined model is obtained. Finally

taking actual load data as examples for analysis

the results show that the proposed method can effectively combine the advantages of the two models. It takes the effective information of discontinuous features into account while preserving the overall perception of time-series data. Compared with other models

the proposed method has higher prediction accuracy.

关键词

Keywords

references

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