王 繁，王 果，周子轩，乔 智，牛 晨

（1.兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070；2.光电技术与智能控制教育部重点实验室（兰州交通大学），兰州 730070；3.甘肃省轨道交通电气自动化工程实验室（兰州交通大学），兰州 730070）

负荷预测分为长期、中期、短期、超短期负荷预测，短期负荷预测一般预测未来一天的负荷曲线，是各级电力部门安排日调度计划的基础，对保证电网安全、经济运行起着重要作用[1]。配电台区的短期负荷预测是精细化管理和优化营商环境工作的基础[2]。准确预测配电台区负荷对安排检修计划、实现事前预警、调配抢修资源、调整运行方式有重要的指导作用[3]。配电台区用电环境复杂，台区差异性大，负荷数据质量差[4]，某一种预测方法很难适用于所有台区，所以配电台区级别的负荷预测虽有多种预测方法，却始终无法投入到实际应用中。因此预测方法的适用性研究对配电台区负荷预测针对性建模具有一定的意义。

随着智能配电网的建设和大数据技术的快速发展，基于配电台区负荷预测的数据基础和技术条件已经具备[5]，近年来配电台区的短期负荷预测问题受到学者的关注。2016 年，沈沉等[6]提出基于小波分析和聚类分析的配变短期负荷预测方法，预测精度达到85.38，但其只选择一个台区做实验，缺少代表性；2018年，刘升[7]构建了时间序列模型研究日负荷峰值的短期波动特征，分析表明台区日负荷峰值存在明显的周期性特征；2018年，蒋玮等[8]提出了一种基于分布式图计算的配电台区负荷预测技术，实现了对于大规模配电台区负荷预测的并行化问题，使独立对单台配变建立模型变的可行；……