基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用 - 刘天斌; 赵杭; 汪辰; 袁红霞; 张银芽; 胡晨茜; 李金星; 高天露; 张俊 (智能科学与技术学报, 2021)
政策对电力系统负荷有直接的影响。为了充分挖掘政策因素与负荷之间的关系，提高负荷预测的精度，提出一种基于政策建模一致性（PMC）指数的电力政策量化方法，并将其应用到负荷预测中。首先建立电力领域PMC评价体系，然后通过文本挖掘技术得到电力政策文本的PMC指数，最后构建基于长短期记忆的负荷预测模型，将电力政策量化指标与天气、日期等影响因素一同输入模型中，与不考虑政策因素的模型进行对比。实验表明，考虑政策因素的负荷预测模型获得了较好的结果，加入政策量化数据后，负荷预测模型的平均绝对百分比误差从1.67降低到0.98，平均绝对误差从28.97降低到19.68，这表明PMC模型具有一定的政策量化能力。