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...