融合蚁群算法与时间序列比例的电量分解方法
周昊伟1
崔语轩1
周颖2
白雪峰2
田传波2
赵伟博2
1.华北电力大学 经济与管理学院,北京 1022062.需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京 100192
摘要：电力系统高效运行离不开精确的电量分解技术,在应对复杂用电需求以及突发事件的时候,提出一种融合蚁群算法与时间序列比例的电量分解方法,首先运用平衡迭代削减聚类法(BIRCH)聚类算法对福建省福州市某纺织业用户的用电量数据做聚类分析,从中提取出典型的用电曲线,之后借助小波分解以及人工蜂群算法来优化阈值,以此去除噪声成分,让数据的信噪比以及准确性都得到了提升.接着,使用时间序列分解(STL)分解方法对电量数据开展分解,提取出趋势、基础性以及残差成分,再运用Shapley加性解释方法(SHAP)值法来量化各分量对电量波动的贡献.最后融合蚁群算法与时间序列比例实现对日级用电量的分解,为提升电量分解的精度,引入分位数映射法对分解结果给予校正,使得分解精度有了明显提高,实验结果表明,经过校正之后,分解误差得到降低,MSE、MAE、RMSE以及整体误差分别下降到 0.028%、0.016%、0.027%以及2.3%.此方法有效提高了电量分解精度,为电力系统的精细化管理以及调度优化提供了关键支撑.
关键词：时间序列比例分解法蚁群算法小波变换分位数映射法人工蜂群算法
分类号：F416.21(世界工业经济)
资助基金：国家电网公司总部科技资助项目(5400-202321572A-3-2-ZN)
论文发表日期：2025-11-28
在线出版日期：2025-12-18（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 32-42 )
英文信息