本发明涉及电力系统，特别是一种采用混合模型方法进行电力负荷预测的系统与方法。
背景技术：
1、电力负荷预测对于电网管理至关重要，但随经济发展和消费模式变化，预测变得更复杂。传统时间序列分析(如arma、arima、stl)捕捉时间相关性，但忽略外部因素如天气、社会经济活动影响。回归分析(如线性回归、多元回归、svm)考虑这些因素，但假设数据线性和残差正态分布，现实中不尽然。人工智能技术(如ann、rf、gbdt)能处理非线性和复杂关系，但单一方法可能无法全面捕获数据特性，易过拟合或欠拟合。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了提供一种优化的预测框架，增强了预测的可靠性和准确性，进而为电力供应规划、能源资源分配和电网管理提供科学依据，同时也为实现智能电网的高效运营提供技术支持，而提出的一种基于混合模型的电力负荷预测系统与方法。
2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
3、一种基于混合模型的电力负荷预测系统，该系统包括：数据收集模块，数据预处理模块、时间序列分析模块、回归分析模块、人工智能模块、混合模型模块、模型评估与更新模块；其中数据收集模块的输出端与数据预处理模块的输入端连接，数据预处理模块的输出端与时间序列分析模块的输入端连接，时间序列分析模块的输出端与回归分析模块的输入端连接，回归分析模块的输出端与人工智能模块的输入端连接，人工智能模块的输出端与混合模型模块的输入端连接，混合模型模块的输出端与模型评估与更新模块的输入端连接。
4、数据收集模块，用于自动获取历史电力需求数据、气象信息、经济指标和其他相关因素；其中历史电力需求数据包括但不限于按时间序列排列的电力使用量测量值，气象信息包含但不限于温度、湿度和风速这些关键气候变量，经济指标涵盖地区gdp、工业产出这些重要经济活动数据；
5、数据预处理模块，接收来自数据收集模块的数据，进行数据清洗、归一化处理和特征选择；数据清洗应用异常值检测算法移除异常数据并采用插值或均值替换方法补偿缺失值，归一化处理采用z-score标准化或min-max scaling确保不同量纲数据的一致性，特征选择利用基于模型的特征选择技术如递归特征消除确定对预测任务贡献最大的特征集合；
6、时间序列分析模块，实现自回归移动平均模型、自回归积分滑动平均模型或季节性分解的时间序列模型这些时间序列分析技术；该模块进一步包括模型识别、参数估计和模型验证步骤，以辨识和配置最适合表征电力需求变化规律的时间序列模型；
7、回归分析模块，利用线性回归、多元回归或支持向量机这些方法，结合外部因素优化预测结果；回归模型考虑外部因素与电力需求的关联性，并通过最小化误差函数来确定变量权重；
8、人工智能模块，应用人工神经网络ann、随机森林rf或梯度提升决策树gbdt这些算法，挖掘数据中的深层次模式；该模块包括网络结构设计、训练、验证和测试步骤，以确保所选算法的准确性和泛化能力；
9、混合模型模块，整合来自时间序列分析、回归分析和人工智能预测结果的信息，通过特定的融合算法生成最终的综合预测值；结果融合子模块调整各独立预测结果的权重，并输出综合预测结果；
10、模型评估与更新模块，实施均方误差mse、平均绝对误差mae这些评价指标以评估模型性能，并根据最新数据定期更新模型参数；性能监控子模块和参数调整子模块分别实时监控模型效果并调整模型参数以适应新的数据分布。
11、该系统在工作时，包括以下步骤：
12、步骤一，数据收集模块自动收集历史电力需求数据、气象信息、经济指标和其他相关因素，其中历史电力需求数据包括但不限于按时间序列排列的电力使用量测量值，气象信息包含温度、湿度和风速这些关键气候变量，经济指标涵盖地区gdp、工业产出这些重要经济活动数据；
13、步骤二，数据预处理模块接收来自数据收集模块的数据，进行数据清洗、归一化处理和特征选择，数据清洗应用异常值检测算法移除异常数据并采用插值或均值替换方法补偿缺失值，归一化处理采用z-score标准化或min-max scaling确保不同量纲数据的一致性，特征选择利用基于模型的特征选择技术如递归特征消除确定对预测任务贡献最大的特征集合；
14、步骤三，时间序列分析模块采用arma、arima或stl这些模型捕捉电力需求的时序特性，进一步包括模型识别、参数估计和模型验证步骤，以辨识和配置最适合表征电力需求变化规律的时间序列模型；
15、步骤四，回归分析模块应用线性回归、多元回归或svm这些方法分析外部因素的影响，回归模型考虑外部因素与电力需求的关联性，并通过最小化误差函数来确定变量权重；
16、步骤五，人工智能模块使用ann、rf或gbdt这些算法挖掘数据中的深层次模式，该模块包括网络结构设计、训练、验证和测试步骤，以确保所选算法的准确性和泛化能力；
17、步骤六，混合模型模块将各个独立模块的预测结果按照特定算法整合，输出综合预测值，结果融合子模块调整各独立预测结果的权重，并输出综合预测结果；
18、步骤七，模型评估与更新模块定期使用均方误差mse、平均绝对误差mae这些评价指标对系统性能进行评估，并根据最新数据调整模型参数，确保预测准确性随时间的持续性。
19、所述时间序列分析模块中的模型识别步骤包括对数据进行adf检验以确定其平稳性，以及使用acf和pacf图来辅助模型参数的选择；
20、所述人工智能模块中的ann采用反向传播算法进行训练，并且网络结构包括一个输入层、若干隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元数量和类型根据预测任务的复杂性进行优化；
21、所述混合模型模块中的结果融合方法采用加权平均融合技术，权重由各个模型在历史数据上的表现决定，以提高综合预测值的准确性；
22、所述模型评估与更新模块中的性能监控子模块实时监控模型效果，并且参数调整子模块采用网格搜索算法来寻找最优的模型参数。
23、与现有技术相比，本发明具有如下技术效果：
24、1)该系统融合了高级时间序列分析技术、多变量回归分析以及人工智能算法，旨在准确预测电力需求并适应复杂多变的外部环境因素。具体地，系统包括自动数据收集、预处理、时间序列建模、回归分析、人工智能算法应用、结果融合及模型评估与更新等模块。通过综合历史负荷数据、气象信息、经济指标等多源数据，本系统提供了一种优化的预测框架，增强了预测的可靠性和准确性，进而为电力供应规划、能源资源分配和电网管理提供科学依据，同时也为实现智能电网的高效运营和电力市场的经济效益最大化贡献了技术支持；
25、2)本发明的实施带来了多方面的有益效果，对电力系统预测与管理技术领域具有显著的积极影响。首先，通过先进的数据收集与预处理技术，本发明能够高效地整合和准备来自多个数据源的信息，提高了数据处理流程的自动化水平和处理后数据的质量，为后续分析提供了坚实基础。其次，结合时间序列分析、回归分析和人工智能算法的方法，本发明在捕捉电力需求数据的时序特性、外部因素影响以及复杂非线性模式方面表现出卓越的能力，极大提升了预测模型的全面性和准确性。此外，采用混合模型融合不同预测结果的策略，实现了对各种影响因素综合考量的预测输出，从而得到更为稳健和可信的预测结果。自适应的模型评估与更新机制确保了模型能够持续适应环境变化和数据演变，降低了维护成本并延长了模型的使用寿命。总体而言，本发明的电力负荷预测系统和方法优化了电网运营和电力市场决策过程，提高了电力资源配置的效率，增强了电力系统的经济性、可靠性和稳定性，为应对快速变化的市场需求和确保供电安全提供了强有力的技术支持。
1.一种基于混合模型的电力负荷预测系统，其特征在于：该系统包括数据收集模块、数据预处理模块、时间序列分析模块、回归分析模块、人工智能模块、混合模型模块、模型评估与更新模块；其中数据收集模块的输出端与数据预处理模块的输入端连接，数据预处理模块的输出端与时间序列分析模块的输入端连接，时间序列分析模块的输出端与回归分析模块的输入端连接，回归分析模块的输出端与人工智能模块的输入端连接，人工智能模块的输出端与混合模型模块的输入端连接，混合模型模块的输出端与模型评估与更新模块的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：数据收集模块用于自动获取历史电力需求数据、气象信息、经济指标和其他相关因素；其中历史电力需求数据包括但不限于按时间序列排列的电力使用量测量值，气象信息包含但不限于温度、湿度和风速这些关键气候变量，经济指标涵盖地区gdp、工业产出这些重要经济活动数据；
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于：该系统在工作时，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述时间序列分析模块中的模型识别步骤包括对数据进行adf检验以确定其平稳性，以及使用acf和pacf图来辅助模型参数的选择。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述人工智能模块中的ann采用反向传播算法进行训练，并且网络结构包括一个输入层、若干隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元数量和类型根据预测任务的复杂性进行优化。
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述混合模型模块中的结果融合方法采用加权平均融合技术，权重由各个模型在历史数据上的表现决定，以提高综合预测值的准确性。
7.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述模型评估与更新模块中的性能监控子模块实时监控模型效果，并且参数调整子模块采用网格搜索算法来寻找最优的模型参数。
