李文彬，张春梅

（广东电网有限责任公司中山供电局，中山528400）

多算法融合的电网用电量预测系统研究和实现

李文彬，张春梅

（广东电网有限责任公司中山供电局，中山528400）

准确预测用电量是电网企业合理规划电网建设和提高经济效益的前提基础，该系统实现包括Random Forest、Extra⁃Trees、XGBoost、AdaBoost在内的多个算法对用电量进行预测，并在B/S架构下设计一个用电量预测系统，功能包括可视化每个用户的用电量和预测误差情况、自动选取预测算法和数据导入导出管理。系统的实现有助于直观地展示用电量预测结果，辅助管理层进行决策。

用电量预测；回归分析；集成学习；B/S架构

0 引言

电网企业需要掌握用电需求变化趋势，以便有计划地提供电力服务。用电量预测是电网企业的一项重要基础性工作，预测结果可能直接影响企业效益。同时，用电量预测也是制定电力发展规划的重要依据。准确地用电量预测系统可以确保电网安全运行，对合理设计电网改造、错峰用电、发电计划有着重要的参考价值，有助于实现节能减排等环境保护目标。

1 国内外现状

用电量预测根据预测周期可分为短期预测和中长期预测。短期负荷预测通常用来安排电力计划的调度，因此，对短期负荷预测，一般需要充分研究电力系统过去的变化规律和趋势，分析各种干扰因素。中长期预测主要用来确定大机组的运行方式，根据地区的实际情况，制定相关的电网改造和扩建规划，保证负荷用电量能够满足居民用电和工农业用电的需要。……