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基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测
基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测
摘要：
短期负荷预测是电力系统运行中一个重要的问题，准确的负荷预测能够有效指导电力系统的运行调度和资源配置。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）和LightGBM组合模型的短期负荷预测方法。首先，利用前一天和前一周的负荷数据构建输入序列，并通过LSTM网络进行特征提取和预测；然后，将LSTM模型的预测结果作为特征输入LightGBM模型，进一步优化预测结果。最后，通过实际的负荷数据集进行实证分析，结果表明所提出的组合模型能够获得较好的负荷预测效果。
1.引言
随着电力系统的规模扩大和电力负荷的复杂化，准确的负荷预测对于电力系统的运行调度和资源配置越发重要。短期负荷预测是电力系统运行中一种常见的预测问题，它通常指未来几天到几周内的负荷情况。准确的短期负荷预测能够为电力系统的调度和计划提供重要参考，有助于保证电力系统的稳定运行。
2.相关工作
在负荷预测领域，传统的统计方法如ARIMA、SARIMA等已经取得了一定的成果。然而，这些方法无法有效处理负荷数据中的非线性关系和时序依赖性。近年来，机器学习方法在负荷预测中得到了广泛应用。其中，基于深度学习的方法尤为突出，特别是长短期记忆网络（LSTM）在序列数据预测中的卓越性能。
3.方法
本文提出的基于LSTM和LightGBM组合的负荷预测方法分为两步：特征提取和预测优化。
3.1特征提取
为了捕捉负荷数据的长期和短期依赖关系，本文利用前一天和前一周的负荷数据构建输入序列。以7天为一个周期，将前一天和前一周的负荷数据合并成一个序列。然后，通过LSTM模型对输入序列进行特征提取。
3.2预测优化
LSTM模型可以很好地提取序列数据的长期依赖关系，但仍然存在一定的误差。为了进一步提高预测精度，本文将LSTM模型的预测结果作为特征输入LightGBM模型进行优化。LightGBM是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习模型，具有高效、准确和可扩展的特点。
4.实验设计和结果分析
本文使用国际上公开的某负荷数据集进行实证分析。将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集，训练集用于构建和训练LSTM和LightGBM模型，测试集用于评估模型的预测性能。
实验结果表明，所提出的基于LSTM和LightGBM组合的预测模型在负荷预测中取得了较好的效果。与传统的统计方法和单一的深度学习模型相比，组合模型具有更高的预测精度和更低的预测误差。这说明LSTM和LightGBM的组合能够更好地利用序列数据的时序依赖关系和非线性特征，提高负荷预测的准确性。
5.结论和展望
本文提出了一种基于LSTM和LightGBM组合的短期负荷预测方法，并通过实证分析验证了其有效性。然而，还有一些问题需要进一步研究和探索，比如模型的参数调整和优化，以及其他深度学习算法和机器学习模型在负荷预测中的应用。
关键词：电力系统，负荷预测，长短期记忆网络，LightGBM，组合模型