基于优化稀疏编码的超短期负荷滚动多步预测

小时级的超短期负荷预测是调度部门制定日内滚动计划的基础。该文提出了一种基于优化稀疏编码的超短期负荷多步预测算法,对未来4h的负荷进行滚动预测。首先,将历史负荷功率序列组成具有时延的特征字典和目标字典,并利用稀疏编码算法建立多步预测模型;然后,基于负荷曲线的相似性特性,借助实时的负荷功率特征向量与特征字典中原子的拓展符号化距离对特征字典原子进行筛选,提高了稀疏编码的预测精度;最后,对预测结果进行误差分析。针对负荷爬坡时段误差偏大的问题,通过基于负荷增量预测值的修正模型进行优化,进一步提高了预测精度。采用实际负荷数据进行分析,验证了所提方法的有效性。