任萌，高小征

(广东电网有限责任公司梅州供电局，广东 梅州 514000)

负荷预测是能量管理系统(energy management system，EMS)的一个关键功能，是电力系统经济调度中的一项重要内容[1]。负荷预测不仅是确保电力系统安全经济运行的必要前提，也是制订电力市场交易计划的基础[2-3]。随着国家大力倡导绿色能源，以及节能减排方针的提出，对负荷预测精度的要求越来越高。然而，气候等外在因素的随机性和多变性给预测工作带来高难度的挑战。

预测的本质是通过学习历史样本所隐含的规律特征，进而推测出未来的发展趋势[4]。文献[5-8]应用群智能优化系统改进支持向量机、神经网络等算法的拟合能力，建立离线式组合预测模型。但离线预测模型具有时间滞后性，不能够快速、实时地反映最新数据样本的变化情况，导致预测模型会随时间退化，甚至失效。电力系统运行状况以及环境数据瞬息万变[9]，因此预测过程也应是时变性的，为了持续保持模型的优良性能，需要建立在线预测模型，实时校正模型参数。

随着智能电网技术的发展和普及，实时、便捷的智能仪表给预测人员提供了大量流水式数据，这为负荷系统实现在线预测提供了契机[10]。在线预测方法最大的特点就是模型训练过程与数据采集过程几乎同步进行。当有新样本添加时，在线系统自动判断新数据的属性，进而采取相应的算法机制进行跟踪学习，动态地拟合当前负荷曲线趋势，保证模型的持续有效性[11]。……