Short-term Load Forecasting for Distribution Networks Considering Multidimensional Meteorological Indicators

LI Yong; WU Hanxin; LI Chanxiao; DONG Shufeng; WANG Quanlin; HE Jiahui; PU Shiying

doi:10.20204/j.sp.2025.06015

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Short-term Load Forecasting for Distribution Networks Considering Multidimensional Meteorological Indicators

更新时间：2025-12-10

- Short-term Load Forecasting for Distribution Networks Considering Multidimensional Meteorological Indicators
- Vol. 53, Issue 6, Pages: 116-123(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网天府新区供电公司,四川,成都,610200
  2. 浙江大学电气工程学院,浙江,杭州,310027
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.06015
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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李勇,吴含欣,李婵虓,董树锋,汪泉霖,贺家慧,浦仕应.考虑多维气象指标的配电网短期负荷预测[J].智慧电力,2025,53(6):116-123.

LI Yong, WU Hanxin, LI Chanxiao, et al. Short-term Load Forecasting for Distribution Networks Considering Multidimensional Meteorological Indicators[J]. 2025, 53(6): 116-123.
李勇,吴含欣,李婵虓,董树锋,汪泉霖,贺家慧,浦仕应.考虑多维气象指标的配电网短期负荷预测[J].智慧电力,2025,53(6):116-123. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06015.

LI Yong, WU Hanxin, LI Chanxiao, et al. Short-term Load Forecasting for Distribution Networks Considering Multidimensional Meteorological Indicators[J]. 2025, 53(6): 116-123. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06015.

摘要

针对当前短期负荷预测研究中多侧重于算法改进、而对气象数据特征挖掘不足的问题，提出一种考虑多维气象指标的配电网短期负荷预测方法。首先，从人体舒适的感受角度统一多维气象指标的概念框架，构造基于序关系法-熵权法的人体舒适度模型；其次，采用XGBoost算法建立短期负荷预测模型，将人体舒适度评分与历史负荷数据作为模型输入进行短期负荷预测，以提高负荷预测的精度；最后，基于四川某地配电网的实际运行数据进行实证分析，结果表明所提模型在短期负荷预测中取得了优于基线模型的预测精度，验证了其在短期负荷预测中的有效性。

Abstract

To address the current issue in short-term load forecasting research where emphasis is predominantly placed on algorithm improvement while insufficient attention is given to the exploration of meteorological data characteristics

this paper proposes a short-term load forecasting method for distribution networks incorporating multi-dimensional meteorological indicators. First，a conceptual framework for multidimensional meteorological indicators is unified from the perspective of human comfort perception

establishing a human comfort model based on the order relation method and entropy weight method. Second，the XGBoost algorithm is employed to develop a short-term load forecasting model that integrates human comfort scores with historical load data as model inputs to enhance prediction accuracy. Finally，empirical analysis using operational data from a distribution network in Sichuan demonstrates that the proposed model achieves superior forecasting precision compared to baseline models in short-term load prediction，thereby validating its effectiveness for practical applications in this domain.

关键词

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