负荷预测模型

基于广义学习系统，有效解决充电桩电力负荷时序预测精度低的问题。

Yu, Liansong · 葛晓虎

Mathematics 2024

参数信息

决定系数

0.9831

平均绝对误差

21.8502 MW

均方根误差

17.0097 MW

平均绝对百分比误差

2.6468 %

技术优势

预测精度高

在区域真实负荷数据上 R² 达到 0.9831，误差指标显著优于对比模型，能为优化调度提供可靠输入。

针对性强

用互信息筛选关键负荷影响因子，而不是盲目纳入所有可用变量。

适应复杂动态

变分模态分解将负荷序列拆成不同模态分别建模，能更好地捕捉非平稳特征。

模型融合稳健

粒子群优化自动融合多个模态的预测结果，提升整体预测稳定性。

应用场景

• 充电桩负荷预测：充电桩运营商用它预测区域负荷，优化桩群功率分配。
• 电网调度：电网调度中心用它提前安排机组和输电计划，减少偏差。
• 能源需求预测：能源管理者用它预测用电需求，辅助中长期容量规划。