XGBoost与Stacking融合：提升220kV母线短期负荷预测精度

本文主要探讨了在电力系统中，母线负荷预测的重要性以及其面临的挑战。母线负荷预测对于电网的安全稳定调度至关重要，但由于负荷的随机性和供电区域的多样性，使得预测工作更具复杂性。针对这一问题，研究者提出了一个创新的方法，即结合极限梯度提升（XGBoost）和Stacking模型融合的策略。 首先，XGBoost是一种强大的机器学习算法，特别适合处理高维数据和非线性关系，被用来建立多个母线负荷预测的元模型。这些元模型能够捕捉到不同负荷类型的独特特征，提高预测的准确性。Stacking模型融合则是将这些元模型集成在一起，形成一个更强大的预测体系。它通过堆叠多个模型的预测结果，提高了整体预测的稳定性和鲁棒性。 在这个框架中，研究人员设计了一个综合预测系统，其中包括一个XGBoost模型作为融合层，负责整合元模型的预测。此外，为了进一步优化系统的性能，采用了粒子群优化算法来调整和优化模型的参数，确保预测模型的高效性和有效性。 通过在实际的220kV母线数据上进行实例分析，验证了这种融合方法在处理不同类型母线负荷（如居民、商业和工业负荷）时的优越性，展示了其在预测精度上的显著提升。实验结果表明，该方法不仅能够有效地应对母线负荷的随机波动，而且对于不同供电区域的适应性强，具有较高的实用价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种创新的母线负荷预测方法，结合了XGBoost的高效性与Stacking模型融合的优势，通过优化算法提升了预测的准确性和鲁棒性。这对于电力调度和管理具有重要的实际应用意义，为进一步优化电网运营提供了有力的技术支持。