Page 21 - 电力与能源2021年第三期

黄星知, 等: 基于小波分解技术和随机森林算法的负荷概率预测 2 3
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于 GBRT 的 基 准, 因 此 只 将 DT-CWT-GBRT-B 负 荷 。
添加到比较分析中。
( 8 ) 初步基准: 初步基准( N-B ) 是基于负荷的 3 仿真分析
持久性的 [ 14 ] 。假设负荷在整个预测提前期内保 下面介绍仿真中使用的数据以及使用所提方
持恒定, 并且每个预测分位数是最后一个观测值 法得到的预测结果, 并与通过基准模型得到的结
( 即预测起点处的负荷), 则该基准可以提供一个 果进行比较。日前( 1~24h ) 提供每小时分辨率
无偏见、 易于复制的参考。 的负荷预 测, 此 外, 在 α q =0.01 , 0.02 ,…, 0.99
2.2 误差指数 时, 对于每个预测值有 Q=99 个分位数。所提方
本文主要利用弹球损失( PinballLoss , 简称 法 包 括 DWT-QRF / RF-M , WPT-QRF / RF-M ,
PL ) 来比较预测结果。 PL 是一个严格正确的分 SWT-QRF / RF-M 和 DT-CWT-QRF / RF-M , 分
数, 同时解决了预测的可靠性和清晰度问题。 解层级数为 4 , 以便根据每日季节性分离分量。
对于给定的预 测 范 围 和 分 位 数 水 平, PL 计 3.1 数据特征
算公式为 本文使用 的 数 据 是 由 GEFCOM 2014 的 第
一个任务 1 区提供的, 预测系统根据 2005 年 1 月
(
( α ) [ ^ α ) ^ α )
(
q }]
P L , h q = P h -P h q ][ α q -1 { P h ≤P h
1 日至 2010 年 9 月 30 日的每小时数据进行训练,
( 1 )
测试期为 2010 年 10 月 1 日至 2011 年 9 月 30 日
总 P L 是通过 Q 分位数水平求和并通过预测
( 即预测实例)。
总数 U 求 平 均 得 到 的, P L 是 一 个 正 的、 反 向 分
在两种不同的场景下分别进行仿真。第一种
数, 因此较小的 P Ls 表明了更好的概率预测。
场景( SC1 ) 下, 不使用温度作为 RF 和 QRF 的外
采用可靠性评估从概率预测中得到预测区间
部预测因子, 以便在只有历史负荷可供预测的情
的一致性, 通常通过可靠性图或平均绝对覆盖误
况下校验预测性能。第二种场景( SC2 ) 是一个基
差 ( Avera g e Absolute Covera g e Error ,简 称
于温度的场景, 使用 GEFCOM2014组织者提供的
AACE ) 指数来进行评估。
25个气象站的平均温度作为外部预测因子, 以提
本文考虑用可靠性图综合评 价 方 案 的 可 靠
高预测性能 [ 6 ] 。在这两种情况下, 对一天中的一小
性, 并用 AACE 给 定 负 荷 预 测 和 标 称 覆 盖 率,
时、 一周中的一天、 一个月中的一天和一年中的一
AACE ( 百分比) 是标称覆盖率和估计覆盖率之间
个月使用日历进行定性预测, 这些日历预测值与文
的平均绝对差:
献[ 14 ] 相同, 负荷及温度数据集统计参数见表1 。
Q
1 表 1 负荷及温度数据集统计参数
A AACE =100 ∑
% Q
q=1 变量 平均值 中位数 标准偏差
U
(
1 ^ α ) 负荷 / MW 146.89 135.90 47.42
α q - ∑ 1 { P h ≤P h q } ( 2 )
U u=1 u u 温度 / ℃ 16.21 17.31 9.10
其中, 较小的 A AACE 值表示更可靠的预测。 3.2 方法的实施
采用清晰度评估从概率预测中获得的预测区 下面主要讨论 QRFs和 RFs在 MATLAB 中的
间的宽度, 通常是通过预测区间归一化平均宽度 训练和运行, 而 GBRT 是在 R 语言中训练和运行的。
( PredictionIntervalNormalizedAvera g eWidth , 建立一 年 每 小 时 预 测 所 需 的 平 均 时 间 ( 即
简称 PINAW ) 来进行评估。给定U 个预测、 一个 8760 个预测实例) 如表 2 所示。
标准 值P 和 标 称 预 测 间 隔 率 , 该 间 隔 率 下 的 表 2 平均计算时间
ρ
PINAW : 平均计算 平均计算
预测方法 预测方法
时间 / h 时间 / h
(
U ^ 0.5 + ρ / 2 ) -P h
(
^ 0.5 - ρ / 2 )
P h
()
P PINAW ρ = 1 ∑ u u ( 3 ) DWT-QRF / RF-M 26.37 GBRT-B 2.36
U u= 1 ρ WPT-QRF / RF-M 16.42 DT-CWT-QRF-B 59.34
越 小 的 P PINAW 值 表 示 预 测 越 清 晰 。 本 文 SWT-QRF / RF-M 15.89 WPT-QRF-B2 17.95
DT-CWT-QRF / RF-M 16.49 DT-CWT-QRF-B2 32.97
考 虑 了 两 个 标 称 预 测 间 隔 率 ( 0.1 和 0.9 ) 下
QRF-B1 2.14 DT-CWT-RF / QRF-B 3.25
的 P PINAWs 并 且 P 是 训 练 期 间 的 最 大 观 测 QRF-B2 2.07 DT-CWT-GBRT-B 8.68
,