| 当前电力负荷预测问题中负荷数据普遍受到多种因素的影响,很多对负荷预测的研究仅关注对预测方法、模型进行优化而忽略了各种条件因素对负荷真实存在的影响,导致负荷预测方法往往在训练集和验证集上准确性较高,一旦到了实际场景中就常常失准.因此,提出特征工程在电力负荷预测时的关键作用,在进行负荷预测前先进行数据挖掘与特征分析,以提高预测效率与准确率.首先,对时间、温度、气压、紫外线强度等多种因素进行数据挖掘与特征分析,对比不同因素对负荷预测的重要性;其次,使用多种不同预测方法对负荷进行预测,并得出预测结果; 最后,通过对比分析,证明所提方法在实际场景的电力负荷预测中有广泛应用前景. |
