基于有效度和相对熵的短期电力负荷组合预测方法

负荷的精确预测是保证电力系统稳定调度的基础,为了更好地综合利用各单项预测方法,提高预测效果,该文引入相对熵组合方法对电力负荷进行预测。首先引入有效度的概念,对单项预测方法的准确程度进行判别,筛选出结果准确的多个单项预测方法,分别进行虚拟预测;并利用支持向量矩阵求解相对熵最值,得到动态的最优模型权重值,进行组合预测。以青海某区域实际负荷功率数据为例,利用ARIMA模型、BP神经网络、RBF神经网络及支持向量机(SVM)4种方法的预测结果进行相对熵组合预测,该预测方法与现有的组合预测方法对比,具有优越性与可行性。