基于PLESN和LESQRN概率预测模型的短期电力负荷预测

针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征，提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法。首先，为了捕捉负荷的多重特征，定义了周期性和趋势性损失函数，辅助优化点预测模型；然后，为克服残差的波动问题，利用概率预测模型对点预测值与真实值的残差进行建模预测；最后整合同时刻的点预测值与残差预测区间得到概率预测模型结果。实际算例结果表明，与其他模型相比，所提模型不仅有效抑制尖端振荡现象，而且能够生成可靠的概率密度分布。