一种基于TCN与IPSO-LSSVM组合模型的短期负荷预测方法

摘要

本发明提出一种基于TCN与IPSO‑LSSVM组合模型的短期负荷预测方法，包括以下步骤：通过通讯网络采集短期负荷预测所需地区电网历史负荷数据及温度、湿度、风速、降雨量等气象信息数据，计算综合气象指数，并进行数据预处理；基于加权灰色关联度构建混合日特征量和实时气象因素进行最佳相似日选取的混合特征量相似日选取模型；分别构建基于时域卷积网络TCN的短期负荷预测模型和基于改进粒子群法优化的最小二乘支持向量机IPSO‑LSSVM的短期负荷预测模型；基于优势矩阵法构建TCN与IPSO‑LSSVM组合预测模型，作日前负荷预测。本发明充分利用气象因素对负荷的影响，结合气象相似日法，通过建立考虑实时气象因素的短期负荷组合模型预测方法，为电网运行人员做好日前发电计划提供依据。