基于改进评价指标的波动性负荷短期区间预测

《基于改进评价指标的波动性负荷短期区间预测》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文，全文共32页。该文主要针对电力系统中波动性负荷的短期预测问题，提出了一种基于改进评价指标的方法，以提高预测的准确性和可靠性。

在现代电力系统中，随着可再生能源的广泛应用和用户用电行为的多样化，负荷的波动性日益显著。传统的负荷预测方法往往难以准确捕捉这种波动性，导致预测结果与实际负荷存在较大偏差。因此，研究一种能够有效应对波动性负荷的预测方法具有重要意义。

本文首先对波动性负荷的特点进行了分析，指出其在时间序列上的不规则性和不确定性。随后，文章引入了改进的评价指标体系，用以更全面地评估预测模型的性能。这些改进的指标不仅考虑了预测误差的大小，还关注了预测区间的覆盖概率和宽度，从而更真实地反映了预测结果的质量。

在方法部分，作者提出了一种结合机器学习算法与统计模型的混合预测方法，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法在预测精度和区间覆盖率方面均有明显提升，尤其是在处理高波动性负荷时表现更为优越。

此外，本文还对不同场景下的预测效果进行了对比分析，探讨了影响预测性能的关键因素，并提出了相应的优化建议。这些研究成果为电力系统的稳定运行和调度决策提供了有力支持，具有重要的理论价值和实际应用意义。