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Published:2025
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白雪, 田传波, 李建锋, et al. 基于Stacking-RBFNN的两段式月度电量连续预测[J]. 2025, (3): 1-8.
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白雪, 田传波, 李建锋, et al. 基于Stacking-RBFNN的两段式月度电量连续预测[J]. 2025, (3): 1-8. DOI: 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.03.01.
当前电网负荷特性日趋复杂,为了有效支撑电力市场稳步推进,亟需开展电量连续预测研究。文章针对当前连续预测受未来数据缺失和误差传播,导致预测不准确的问题,提出了一种两步式的电量预测框架,充分利用了集成学习和径向基函数神经网络(radial basis function neural network
RBFNN)的优势。在第1阶段,对前半周期建立Stacking模型进行预测,在第2阶段,融合第1阶段预测结果,并使用RBFNN进行后半周期预测,最后通过中国西部某省的实际用电数据进行实验,证明了所提框架的有效性。
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方娜,邓心,肖威.基于Stacking融合的LSTM-SA-RBF短期负荷预测[J].重庆理工大学学报(自然科学),2024(04).
郇嘉嘉,李代猛,杜云飞,沈欣炜,张璇,乔百豪,何春庚,蓝晓东,罗澍忻.基于Prophet算法和Blending集成学习的实时负荷中期预测[J].电力自动化设备,2024(04).
孔祥玉,马玉莹,艾芊,张曦元,李闯,肖白.新型电力系统多元用户的用电特征建模与用电负荷预测综述[J].电力系统自动化,2023(13).
迟捷,邹华,林荣恒.融合小波分解的Lasso光伏净负荷预测方法[J].电力信息与通信技术,2023(05).
徐玉婷,田世明,陈宋宋,阮文骏,张海静,宫飞翔,李永军.基于LSTM的居民负荷预测及其可调节潜力分析[J].电力信息与通信技术,2023(05).
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李磊,林珊,贾颉辉.基于TCN-Attention神经网络的短期负荷预测[J].电力信息与通信技术,2023(03).
张大海,孙锴,和敬涵.基于相似日与多模型融合的短期负荷预测[J].电网技术,2023(05).
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裴星懿,黄陈蓉,张建德,霍瑛.基于集成模型的混合神经网络电力负荷预测[J].电力需求侧管理,2022(05).
高翱,王帅,韩兴臣,张智晟.基于GRU神经网络的WGAN短期负荷预测模型[J].电气工程学报,2022(02).
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李国栋,周扬,李凯.基于SARIMAX-XGBoost模型的区域能耗预测[J].电力信息与通信技术,2022(03).
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宣菊琴,郑洁云,陈波,陈强,陈晓彬,林婷婷.基于改进栈式自编码算法的中期负荷预测研究[J].电子器件,2021(05).
安颖坤,朱永丹.基于线性回归法和指数平滑法对电力负荷的预测[J].电力设备管理,2021(05).
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吕何,孔政敏,张成刚.基于混合优化随机森林回归的短期电力负荷预测[J].武汉大学学报(工学版),2020(08).
王栋.电力系统负荷预测综述[J].电气开关,2020(01).
陈浩文,刘文霞,李月乔.基于奇异谱分析与神经网络的中期负荷预测[J].电网技术,2020(04).
沈豫,项康利,黄夏楠,洪兰秀,蔡菁,许梓明.基于XGBoost算法的短期负荷预测研究[J].水利水电技术,2019(S1).
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