第41卷，总第237期2023年1月，第1期《节能技术》ENEＲGYCONSEＲVATIONTECHNOLOGYVol.41，Sum.No.237Jan．2023，No.1梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测仿真高迪1，梁东1，王骏1，杨峰1，王艺霏2，陆鑫3(1．国网冀北电力有限公司，北京100052;2．国网冀北电力有限公司信息通信分公司，北京100053;3．国网信通亿力科技有限责任公司，福建福州350003)摘要:为了提高市场用电短期能耗预测正确率，降低二次规划与用电能耗，提出梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测方法。根据最小二乘支持向量机回归算法，将湿度、气温、气压、节假日变量作为输入，构建市场用电短期能耗预测模型，依据梯度采样序列二次规划方法优化用电能耗预测模型参数，进行了梯度采样序列二次规划，逐步优化求解LS－SVMＲ模型目标函数，完成市场用电短期能耗优化预测。实验结果表明:湿度、温度、气压、节假日因素对用电能耗产生影响，采样数量越大，优化性能越好，且能耗预测误差小。实现市场短期用电能耗的预测，预测准确度高，预测能力突出。关键词:梯度采样;用电短期能耗;优化预测;最小二乘支持向量机回归算法;预测模型;二次规划中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1002－6339(2023)01－0068－05收稿日期2022－06－20修订稿日期2022－08－10作者简介:高迪(1985～)，女，硕士，高级工程师，从事电力数据管理与分析应用专业。OptimalPredictionandSimulationofShort－termEnergyConsumptionofMarketElectricityunderGradientSamplingGAODi1，LIANGDong1，WANGJun1，YANGFeng1，WANGYi－fei2，LUXin3(1．StateGridJibeiElectricPowerCompanyLimitied，Beijing100052，China;2．StateGridJibeiInformation＆TelecommunicationCompany，Beijing100053，China;3．StateGridInfo－TelecomGreatPowerScienceandTechnologyCo．，Ltd．，Fuzhou350003，China)Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyofshort－termenergyconsumptionpredictioninthemarketandreducethesecondaryplanningandenergyconsumption，anoptimizationpredictionmethodofshort－termenergyconsumptioninthemarketundergradientsamplingisproposed．Accordingtotheleastsquaressupportvectormachineregressionalgorithm，humidity，airtemperature，airpressureandholidayvariablesareusedasinputstobuildashort－termenergyconsumptionpredictionmodelformarketelec-tricity．Basedonthegradientsamplingsequence...
