20、短期电力负荷预测与在线学习行为分析：创新方法与应用实践

短期电力负荷预测与在线学习行为分析：创新方法与应用实践

在当今的能源和教育领域，短期电力负荷预测以及在线学习行为分析都具有至关重要的意义。短期电力负荷预测有助于电力系统合理安排发电计划，而在线学习行为分析则能为个性化学习策略和资源推荐提供支持。本文将深入探讨这两个领域的创新方法及其应用。

短期电力负荷预测：形状辅助相似日选择方法

1. 研究背景与动机

随着现代电力系统和电力市场的快速发展，短期负荷预测（STLF）受到了广泛关注。电力无法大规模存储，因此准确的负荷预测对于发电计划和电力市场价格至关重要。传统的相似日选择方法主要基于气象和日期因素，却忽略了负荷时间序列中的形状信息。为了充分利用序列的形状信息，本文提出了一种形状辅助的相似日选择方法。

2. 方法介绍

• 改进的K - Shape时间序列聚类方法
  • 时间序列聚类方法概述 ：时间序列聚类有三种主要方法，分别是基于统计特征（如方差、均值等）聚类、基于神经网络特征提取聚类以及基于时间序列形状特征聚类。K - shape是一种基于形状分析的无监督时间序列聚类方法，它采用了基于形状的距离（SBD）测量，而非欧几里得距离。
  • SBD定义 ：给定两个时间序列 $\overrightarrow{x} = (x_1, \cdots, x_m)$ 和 $\overrightarrow{y} = (y_1, \cdots, y_m)$，通过交叉相关来确定它们的相似度。为解决序列未正确对齐的问题，需要对 $\overri