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基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测
标题：基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测
摘要：
电力负荷日前预测在电力系统运行管理中起着重要作用。针对母线负荷日前区间预测问题，传统的预测方法常常只关注点预测，而缺乏对负荷波动的全面把握。本论文提出了基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测方法。该方法首先利用卷积神经网络（CNN）对输入数据进行特征提取，然后将提取的特征序列输入到长短期记忆（LSTM）模型进行负荷预测。最后，采用分位数回归来估计负荷的分位数区间。实验结果表明，所提出的方法在母线负荷日前区间预测中具有较好的预测性能。
关键词：负荷日前预测；母线负荷；分位数回归；卷积神经网络；长短期记忆
1.引言
电力负荷日前预测是电力系统运行和管理的重要组成部分。准确预测母线负荷日前区间有助于电力系统的调度决策、资源优化配置等方面的工作，进而提高电力系统的可靠性和经济性。
2.相关工作
传统的负荷日前预测方法主要基于统计模型，如时间序列分析、指数平滑法等。这些方法基于历史数据进行预测，但忽视了负荷中的非线性关系和时空相关性。近年来，随着深度学习算法的兴起，基于深度学习的负荷日前预测方法逐渐得到广泛应用。
3.方法介绍
本论文提出了一种基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测方法。首先，将历史负荷数据转换成时间窗口序列，通过CNN网络进行特征提取，捕捉负荷的空间特征。然后，将提取的特征序列输入到LSTM模型中，学习序列的时序信息，从而预测未来时刻的母线负荷。最后，采用分位数回归来估计负荷的分位数区间，提供更详细的日前负荷预测结果。
4.实验设计与结果分析
为了验证所提出方法的有效性，我们采用真实的母线负荷数据集进行实验。将数据集按照时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。实验结果表明，所提出的方法在母线负荷日前区间预测中相比传统方法具有更好的性能，能够提供更加准确和可靠的日前负荷预测结果。
5.总结与展望
本论文提出了一种基于CNN-LSTM分位数回归的母线负荷日前区间预测方法。实验结果表明，该方法在母线负荷日前预测中具有较好的预测性能。未来的研究可以进一步改进该方法，如引入多源数据、考虑负荷的时空关系等，提高负荷日前预测的准确性和稳定性。
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