相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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🔥 内容介绍

在电力系统运行管理中，短期负荷预测（STLF）占据着极为关键的地位，其旨在精准预估未来数小时至数周内的电力需求。这一预测结果对电力系统的调度决策、经济高效运行以及安全稳定控制起着核心支撑作用。举例来说，在炎炎夏日，空调制冷负荷大幅攀升，准确的短期负荷预测能助力电力部门提前调配发电资源，保障电力供应稳定，避免拉闸限电情况的发生。

从经济层面来看，精确的负荷预测可显著削减备用容量成本。相关文献表明，预测误差每降低 1%，便有可能节省上亿元的成本支出。此外，随着新能源在电力系统中的占比不断提高，可靠的短期负荷预测能够有力支撑新能源的高效消纳，促进多能源之间的协调互补，推动电力系统朝着绿色、可持续方向发展。

然而，电力负荷数据具有高度的复杂性和不确定性。一方面，其受到诸如气温、湿度、风速等气象因素的显著影响。例如，在高温天气下，居民和商业用户的空调使用频率增加，导致电力负荷急剧上升；另一方面，社会经济活动、节假日安排以及突发事件等也会使电力负荷呈现出不规则的波动。因此，如何从海量且复杂的负荷数据中提取有效特征，并构建高精度的预测模型，成为了当前短期负荷预测领域亟待解决的关键问题。相关向量机（RVM）和特征选取技术的引入，为这一问题的解决提供了新的思路和有效途径。

二、相关向量机原理及特点

（三）在负荷预测中的适用性分析

电力负荷数据具有明显的非线性、时变性和复杂性等特点。RVM 强大的非线性拟合能力，使其能够有效捕捉负荷数据中的复杂模式和内在规律。同时，其稀疏性优势使得在处理大量负荷数据时，能够快速训练模型并进行准确预测，满足电力系统对短期负荷预测实时性和准确性的要求。此外，RVM 的概率输出特性可以为电力系统运行人员提供关于负荷预测不确定性的信息，有助于制定更加合理的调度策略和应对突发情况的预案。

三、特征选取技术在短期负荷预测中的应用

（一）特征选取的重要性

在短期负荷预测中，原始数据往往包含众多特征，如历史负荷数据、气象数据（气温、湿度、气压等）、日期时间信息（工作日 / 节假日、季节等）、经济指标数据等。然而，并非所有特征都对负荷预测具有同等重要的贡献。一些不相关或冗余的特征不仅会增加模型训练的计算量和时间成本，还可能引入噪声，干扰模型对有效信息的学习，导致预测精度下降。通过合理的特征选取，可以从原始特征集中筛选出对负荷预测影响显著的关键特征，去除无关和冗余特征，从而简化模型结构，提高模型的训练效率和预测准确性。

（二）常见特征选取方法分类及原理

过滤法（Filter）
- 原理
  ：过滤法基于数据的内在属性，独立于后续的数据挖掘任务对特征进行评估和选择。该方法按照特征的发散程度或者特征与目标变量（负荷值）之间的相关性对各个特征进行评分，然后设定一个阈值，选取评分高于阈值的特征子集。例如，方差阈值法通过计算每个特征的方差，删除方差低于某个阈值的特征，因为方差较小的特征对目标变量的解释能力较弱。
- 优点
  ：算法通用性强，计算复杂度低，不需要训练模型，能够快速处理大规模数据集，可作为特征的初步筛选方法。
- 缺点
  ：由于特征选择过程与具体的数据挖掘算法无关，所选特征子集对于特定的数据挖掘任务（如基于 RVM 的负荷预测）可能并非最优，其性能通常低于包装法和嵌入法。
包装法（Wrapper）
- 原理
  ：包装法将特征选择过程与数据挖掘算法紧密结合，直接使用数据挖掘模型在不同特征子集上的评估结果来衡量该子集的优劣。它采用一定的启发式搜索策略在特征空间中进行搜索，不断尝试不同的特征组合，直到找到使数据挖掘算法性能达到最优的特征子集。例如，递归特征消除（RFE）方法从全部特征开始，利用数据挖掘模型（如决策树、支持向量机等）对特征的重要性进行评估，每次迭代删除最不重要的特征，然后用剩余特征重新训练模型，直到达到预设的特征数量。
- 优点
  ：所选特征子集能够使特定的数据挖掘算法性能最佳，因为特征选择过程充分考虑了算法与特征之间的相互作用。
- 缺点
  ：计算量较大，因为对于每个特征子集都需要训练数据挖掘模型，当特征数量较多时，计算效率较低。此外，由于采用启发式搜索，可能会陷入局部最优解。
嵌入法（Embedded）
- 原理
  ：嵌入法将特征选择过程完全融入数据挖掘模型的训练过程中，两者在同一个优化过程中完成。在训练模型的同时，模型会自动选择对模型性能提升最有帮助的特征子集。例如，基于正则化线性模型的方法，在训练线性回归模型时，通过添加正则化项（如 L1 正则化），使模型在学习过程中自动将不重要特征的系数压缩为零，从而实现特征选择。
- 优点
  ：在计算效率和模型性能之间取得了较好的平衡，比过滤法能选择出更优的特征子集，同时计算复杂度低于包装法。
- 缺点
  ：对数据挖掘模型的依赖性较强，不同的模型适用于不同的场景和数据类型，需要根据具体情况选择合适的模型。

（三）在负荷预测场景下的方法选择与应用案例

在短期负荷预测中，由于负荷数据的复杂性和多样性，单一的特征选取方法可能无法取得最佳效果。通常需要根据实际情况综合运用多种方法。例如，在某地区的短期负荷预测研究中，首先采用过滤法中的互信息法对原始特征进行初步筛选，快速去除与负荷相关性较低的特征。然后，利用包装法中的递归特征消除（RFE）方法，结合相关向量机模型进一步优化特征子集，最终得到了一组对负荷预测具有显著影响的特征。实验结果表明，经过特征选取后，基于 RVM 的负荷预测模型的均方根误差（RMSE）降低了约 20%，平均绝对百分比误差（MAPE）降低了约 15%，预测精度得到了显著提升。