2024年4月13日发(作者：)
基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能
源系统多元负荷预测
基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能
源系统多元负荷预测
近年来，随着社会经济的持续发展和人们能源需求的不断
增加，综合能源系统在能源供给和管理方面的重要性日益凸显。
综合能源系统将不同能源载体（如电力、热能、天然气等）进
行耦合，实现能源的高效利用和弹性调控。能够准确预测综合
能源系统中的多元负荷对于系统运行、调度和规划具有重要意
义。因此，本文将介绍基于最大信息系数和多目标Stacking
集成学习的综合能源系统多元负荷预测方法，以提高预测精度
和实用性。
首先，我们需要明确综合能源系统的多元负荷。综合能源
系统的多元负荷包括电力负荷、热负荷、气负荷等，这些负荷
之间存在复杂的相互关系和时空依赖性。传统的负荷预测方法
无法准确捕捉这些特性，因此需要采用新的方法。
在本文中，我们引入了最大信息系数（Maximum
Information Coefficient，MIC）作为特征选择的方法。MIC
是一种非参数的无监督特征选择方法，能够有效地捕捉特征之
间的非线性关系。通过计算不同负荷之间的MIC，可以筛选出
与目标负荷具有较高关联度的特征，从而降低特征维度和关联
度较低的特征对负荷预测的影响。
接下来，我们采用多目标Stacking集成学习方法进行负
荷预测模型的构建。在传统的Stacking集成学习中，我们将
不同的基学习器进行组合，以提高预测精度。然而，仅仅考虑
预测精度可能会导致模型过拟合，无法充分考虑多个负荷之间
的相互影响。
为了解决这个问题，我们引入了多目标优化的思想。通过
将多个目标负荷同时纳入模型中，并使用多目标优化算法进行
模型训练，可以使得模型在考虑预测精度的同时，更好地反映
多个负荷之间的复杂关系。同时，我们在Stacking集成学习
中引入了模型权重的选择机制，使得不同基学习器的预测结果
能够根据其重要性进行加权组合。
为了验证所提出的方法的有效性，我们选择了实际综合能
源系统中的负荷数据进行实验。实验结果显示，所提出的基于
最大信息系数和多目标Stacking集成学习的负荷预测方法相
比于传统方法具有更高的预测精度和实用性。同时，该方法还
能够更好地反映综合能源系统中多个负荷之间的复杂关系，为
系统的运行和规划提供了更准确的参考。
综合能源系统的多元负荷预测是一个复杂且具有挑战性的
问题。本文通过引入最大信息系数和多目标Stacking集成学
习的方法，提出了一种有效的负荷预测方法。该方法不仅提高
了预测精度和实用性，还能够更好地反映多个负荷之间的相互
关系。这将为综合能源系统的运行、调度和规划提供更准确的
决策支持，推动综合能源系统的可持续发展
综合能源系统中的多元负荷预测是一个复杂而具有挑战性
的问题。本文提出了一种基于最大信息系数和多目标
Stacking集成学习的负荷预测方法，通过将多个目标负荷同
时纳入模型中，并使用多目标优化算法进行模型训练，提高了
预测精度和实用性。同时，该方法能够更好地反映多个负荷之
间的相互关系，为综合能源系统的运行、调度和规划提供更准
确的决策支持，推动综合能源系统的可持续发展。实验结果验
证了所提出方法的有效性和优越性，为实际应用提供了有力的
参考
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