考虑空间异质性的多尺度空间负荷预测模型

本文主要探讨了考虑空间异质性的多尺度空间负荷预测模型，通过引入空间变异系数和尺度概念，改进了传统的元胞自动机模型，以提高负荷预测的准确性。 在电力系统的规划与管理中，空间负荷预测是至关重要的，它涉及到电网的合理布局与高效运行。传统的空间负荷预测模型，如用地仿真法，虽然精度较高，但在模拟用地类型变化时往往忽略空间异质性，即不同地理位置元胞的转换规则可能存在显著差异。为了克服这一问题，本文提出了一种基于空间变异系数的不规则区域划分方法。这种方法根据空间变异系数动态调整分区大小，确保每个区域内元胞的转换规则相对一致，从而提高元胞自动机模型的模拟精度。 此外，考虑到影响负荷的因素可能在不同尺度上发挥作用，文章进一步提出了多尺度区域划分策略。通过对利用变异系数划分的分区进行聚类融合，根据相邻分区的相似度阈值，生成不同尺度的区域划分。在每个尺度下，各个分区拥有独立的元胞转换规则，通过叠加分析这些不同尺度的结果，可以更全面地捕捉到影响负荷预测的各种因素，从而提高预测的准确性。 空间异质性是区域化变量在空间位置上表现出来的差异性，通常通过变异函数来量化。在元胞自动机模型中，这种差异性可能导致统一的转换规则无法精确反映实际演变过程。因此，采用基于空间变异系数的分区方法，能更好地反映实际环境对元胞状态变化的影响，增强模型的适应性。 文章利用C5.0决策树等工具，结合元胞自动机（CA）模型，构建了考虑空间异质性的预测框架。实例验证显示，提出的模型能够有效提高空间负荷预测的准确率，这对于电网的科学规划和优化运行具有重要意义。 该研究为解决空间负荷预测中的空间异质性问题提供了新的思路，其方法论对于提升电力系统的智能化水平和预测精度具有实际应用价值。通过多尺度分析，不仅可以更准确地预测负荷分布，还可以为电力系统规划提供更精细的参考，有助于实现电力资源的优化配置。