标题：基于非侵入式方法和粒子群算法的电网短期负荷预测
作者：康磊 王庆书 杨锋
作者单位：华电（云南）新能源发电有限公司，云南 昆明 650500
关键字：非侵入式方法；粒子群算法；短期预测；聚类分析；人工神经网络
摘要：电网需要实现能源供需的平衡，能源供应和需求都具有明显的波动特性，能源管理显得格外重要，而重点便是对负荷进行准确的预测。用户端设备的开停会导致负荷突变，这使得短期预测变得十分困难。将负荷突变纳入考虑，通过非侵入式方法采集设备负荷数据，并根据无功和有功功率三相特性进行聚类分析，再通过粒子群算法分解优化信息，最后结合人工神经网络来构建新的电网短期负荷预测方法。通过与实测值对比，发现提出的模型可以很好地对负荷进行预测，并且与长期预测模型进行比较，其MAPE、MAE和RMSE分别降低了66.47%、42.06%和29.98%。