基于麻雀搜寻优化算法的代理购电用户用电量多维度协同校核

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0295

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基于麻雀搜寻优化算法的代理购电用户用电量多维度协同校核

更新时间：2025-10-18

- 基于麻雀搜寻优化算法的代理购电用户用电量多维度协同校核
- Issue 2, Pages: 604-612(2025)
- 作者机构：
  
  1. 1.中国电力科学研究院有限公司
  2. 2.华北电力大学经济与管理学院
  3. 3.国网天津市电力公司电力科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0295
  CLC： F426.61;TM73;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (2): 604-612.
DOI：

[J]. 2025, (2): 604-612. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0295.

摘要

随着代理购电业务稳步推进，用电量预测在智能电网运行中发挥着至关重要的作用。现阶段研究大多侧重于通过算法来提高预测结果的准确度和可靠性，而这些方法缺乏对电力系统多维因素的全面考量和精确校核。因此，多维度且全面地对代理购电用户用电量进行预测是代理购电业务中面临的问题之一。对此，该文提出了计及多维度协同的用户用电量预测结果校核方法。首先，该文采用了偏差概率分布模型分析各个维度(区域、行业、电压等级)的有效偏差分布，进行各维度有效偏差识别；其次，以误差最小为目标采用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm

ISSA)优化算法进行多维度权重优化配比，构建预测值和权重值组合加权的多维度协同校核模型；最后选取误差指标对多维度校核后的预测值进行误差指标评估。结合某省的代理购电用户用电量对上述算法进行了验证，结果表明，基于ISSA优化算法的多维度协同校核方法在平均绝对误差指标下较行业维度、区域维度及电压等级维度分别降低了51.9%、23.4%和19.1%，均方根误差指标下较行业维度、区域维度及电压等级维度分别降低了40.0%、15.0%和8.6%，具有良好的泛化性。

Abstract

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