本文采用CNN-SVM模型，CNN-SVM模型主要综合了CNN和SVM两种模型的优点，CNN可以在特征提取上实现更好的效果，而SVM可以更好地处理小样本、非线性和高维度等问题。
第一章绪论
1.2国内外研究现状
电力负荷预测一直是电力领域的一个热点问题，是电力系统运行中不可或缺的一部分，它能够为电网调度提供重要的参考依据，保障电力系统的安全稳定运行。
在早期，传统的时间序列方法被广泛使用，例如移动平均法、指数平滑法和季节分解法等。但是，这些方法难以处理负荷曲线的非线性和非稳定性。
近年来，随着机器学习和人工智能技术的快速发展，越来越多的预测方法被应用到负荷预测中[13]。例如，神经网络、支持向量机、遗传算法等。这些方法具有更强的适应性和预测准确性，能够更好地处理负荷曲线的非线性和非稳定性。国内外的负荷预测方法探究主要围绕如何提高负荷预测的精度和稳定性展开。
在国内，许多学者致力于改进传统的时间序列方法，例如引入新的时间序列模型、考虑季节因素和节假日因素等。同时，也有许多学者将机器学习和人工智能技术应用到负荷预测中，例如神经网络、支持向量机和遗传算法等。
在国外，许多研究致力于改进机器学习和人工智能技术，例如支持向量机、深度学习、卷积神经网络和循环神经网络等。这些方法能够更好地处理负荷曲线的非线性和非稳定性，提高预测准确性和稳定性。
总的来说，负荷预测方法探究的过程是由于传统的时间序列方法难以处理负荷曲线的非线性和非稳定性，而机器学习和人工智能技术能够更好地处理这些问题，提高预测准确性和稳定性[14]。
第三章基于RF-CNN-SVM的短期电力负荷预测
3.1随机森林算法
随机森林（Random Forest，RF）算法是一种集成学习方法，也是Bagging算法在决策树模型上的具体实现。随机森林算法通过构建多个决策树，并将它们的分类结果进行综合，来提高分类或回归的准确性和稳定性。它结合了决策树的分类准确性和随机化的思想，能够处理高维度数据，具有较高的准确性和泛化能力，因此被广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。
随机森林通过Bagging算法，生成互不相同的训练样本集。训练时，随机从原始数据中有放回地抽样出一部分样本和一部分特征，用这些样本和特征训练多个决策树。在分类时，每个决策树对样本进行分类随机森林则以多数表决的方式选择分类结果。这种随机化的方式能够减少过拟合的问题，并提高泛化能力。随机森林算法的优点包括：
（1）具有较高的准确性和泛化能力，适用于高维度数据和复杂的分类问题；
（2）能够自动处理缺失值和异常值，对噪声数据具有较好的鲁棒性；
（3）可以评估每个特征的重要性，提供特征选择的依据；
（4）训练和预测速度较快，适用于大规模数据处理[62]。
第四章基于改进PSO的RF-CNN-SVM的短期电力负荷预测
4.1粒子群优化算法
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它的灵感来源于鸟群捕食和鱼群觅食等生物的集群行为[68]，如图4.1所示，将优化问题看作是一个粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。
在粒子群优化算法中，每个粒子代表着一个搜索解，可以看作是一个潜在的解决方案，所有粒子组成一个群体。每个粒子都有一定的速度和位置，速度表示粒子移动的方向和距离，位置表示搜索解在搜索空间中的位置。群体中每个粒子根据自己当前的位置和速度进行搜索，并与其他粒子进行信息交换和学习，以期达到全局最优解[69]。
4.2改进粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种有效的优化算法，收敛速度快，但也存在一些缺点和弊端，即可能会陷入局部最优解。和其他基于启发式的优化算法一样，粒子群算法使用的是贪心的策略，可能会被各种局部最优解所困扰，导致无法找到更好的全局最优解[72]。
而模拟退火算法虽然收敛速度较慢，但是全局搜索能力强。模拟退火算法不会陷入局部最优解，而是可以跳出当前最优解来探索更广阔的搜索空间，从而找到全局最优解。
模拟退火算法和粒子群优化算法相互结合可以使得搜索过程更加快速且全面，因为模拟退火算法能够有效跳出局部最小值点，而粒子群优化算法能够更好地利用当前已知的最优解进行全局搜索。通过将两种算法结合起来，可以取长补短，以求在较短时间内找到近似最优解。
本章主要用模拟退火算法去改进和优化粒子群算法，在随机森林算法优化输入变量的基础上，进一步优化CNN-SVM模型中支持向量机的相关参数，从而提高负荷预测的精度。
结论
短期电力负荷预测对于电力系统的运营和规划至关重要，因为精确的负荷预测能够帮助电力公司更好地调度发电设备、优化电网结构、合理制定电力市场策略等，从而提高电力系统的效率、可靠性和经济性。短期电力负荷预测在电力系统中具有重要的意义和广泛的应用前景，需要运用多种技术手段进行建模和预测，以满足电力系统日益增长的需求。
本文的研究成果主要包括：
（1）根据电力负荷的特点，本文采用CNN-SVM模型，CNN-SVM模型主要综合了CNN和SVM两种模型的优点，CNN可以在特征提取上实现更好的效果，而SVM可以更好地处理小样本、非线性和高维度等问题。
（2）考虑到负荷预测中容易忽略多种因素的影响，即时间和环境等，因此需要将这些因素作为特征输入变量来进行负荷预测。采用随机森林（RF）算法，对影响电力负荷的多个特征变量进行重要性分析，将特征变量进行数据预处理之后，去除影响较小的特征，选取较为重要的特征，与负荷数据共同作为CNN-SVM模型的输入特征变量。然后与未引入随机森林算法的CNN-SVM模型和SVM模型进行对比实验，结果表明所提出的RF-CNN-SVM模型平均绝对百分比误差比CNN-SVM模型减小了0.215%，比SVM模型减小了0.4935%。
（3）考虑到进一步提高预测模型的精度，以及针对模型参数的优化选取问题，同时为了避免粒子群优化算法（PSO）的局限性，引入模拟退火（SA）算法对粒子群算法进行改进和优化，从而在随机森林算法优化输入变量的基础上，对SVM的惩罚因子和核参数进行优化，给出最优参数，更好地进行负荷预测。然后与RF-CNN-SVM模型、RF-CNN-PSO-SVM模型进行对比实验，结果表明RF-CNN-SAPSO-SVM模型平均绝对百分比误差比RF-CNN-SVM模型减小了0.3371%，比RF-CNN-PSO-SVM模型减小了0.1685%。为了进一步验证预测模型的优势，使用不同地区的数据集进行相同的负荷预测实验，结果表明RF-CNN-SAPSO-SVM模型平均绝对百分比误差比RF-CNN-SVM模型减小了1.0319%，比RF-CNN-PSO-SVM模型减小了0.8286%。
参考文献（略）
（本文摘自网络）
