基于Q学习算法的区域综合能源负荷预测方法

当前区域综合能源负荷预测节点的布设形式一般较为独立,负荷预测的范围较小,导致负荷预测差值增加,为此提出对基于Q学习算法的区域综合能源负荷预测方法的设计与验证分析。根据当前的负荷预测需求及标准的变化,先进行负荷预测特征的提取,采用多目标的方式,扩大负荷预测的范围,部署多目标预测节点,以此为基础,构建Q学习测算区域综合能源负荷预测模型,采用栈式集成修正实现负荷预测处理。测试结果表明对比于传统多元负荷特性区域综合能源负荷预测小组、传统计及区域综合能源负荷预测小组,所设计的Q学习测算区域综合能源负荷预测小组最终得出的负荷预测差值被较好地控制在3.5 MW以下。结合Q学习算法,降低预测误差,强化预测的精准度,具有实际的应用价值。