考虑数值天气预报误差的短期负荷预测两阶段溯源方法

王胤喆; 裴铭; 叶林; 罗雅迪; 沙立成; 王海云; 宋旭日; 於益军

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0734

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考虑数值天气预报误差的短期负荷预测两阶段溯源方法

更新时间：2026-07-02

- 考虑数值天气预报误差的短期负荷预测两阶段溯源方法
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2269-2277(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国农业大学信息与电气工程学院
  2. 中国电力科学研究院有限公司
  3. 国网北京市电力公司
  4. 国网北京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.2025.0734
  CLC： TM715
- Published：2026
- 稿件说明：
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王胤喆, 裴铭, 叶林, et al. 考虑数值天气预报误差的短期负荷预测两阶段溯源方法[J]. 2026, 50(6): 2269-2277.
DOI：

王胤喆, 裴铭, 叶林, et al. 考虑数值天气预报误差的短期负荷预测两阶段溯源方法[J]. 2026, 50(6): 2269-2277. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0734.

摘要

数值天气预报(numerical weather prediction

NWP)的预测误差是影响电力负荷预测精度的重要因素之一，针对电力负荷的预测误差进行溯源，分析数值天气预报中不同气象要素的预测误差对电力负荷预测结果的影响，有利于辨识影响负荷预测误差的关键NWP气象要素，提升负荷预测的准确度。因此，提出负荷预测误差的两阶段溯源方法。首先，利用改进的递归特征消除算法(recursive feature elimination

RFE)，通过筛选最优特征组合，选取出对负荷预测模型具有较大影响的NWP气象特征；其次，提出了改进弹性指数，通过最优NWP气象特征预测误差单位变化所引起的负荷预测误差变化量，衡量其对负荷预测误差的影响程度；最后，通过实验验证了所提算法的有效性，实现了对负荷预测误差的溯源。

Abstract

关键词

Keywords

references

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