一种面向含分布式资源台区的负荷预测预警方法与系统

本发明属于配电网技术领域，公开了一种面向含分布式资源台区的负荷预测预警方法与系统，该方法将高风险台区的二维时序数据样本集与台区特征运行数据集按台区与时间戳进行合并，生成预测模型训练样本数据集；搭建轻量级梯度提升树作为主预测模型，并输入训练样本数据集进行训练，采用贝叶斯优化算法优化主预测模型超参数；基于局部加权高斯过程回归建立残差修正模型，将待预测台区的主预测模型预测日的负荷预测结果与残差修正模型预测日的残差修正值相叠加，得到最终的负荷预测结果，并发出台区重/过载预警信息。本发明采用LGBM作为主预测模型进行负荷预测，残差修正模型进行残差修正，提高了模型的鲁棒性和适应性。