基于XGBoost算法的短期负荷预测研究

基于XGBoost算法的短期负荷预测研究

论文摘要

随着新电改政策的不断推进,用户短期负荷的精细化预测成为供电部门的重视问题。考虑了风速,湿度,气温,气压等气候因素对短期负荷的影响,并结合历史负荷建立基于XGBoost的短期负荷预测模型。利用某省某工业园区用户数据进行实验,并与随机森林算法的结果进行比较。实验显示出了XGBoost算法在短期负荷预测中的有效性与优越性。

论文目录

  • 1 算法介绍
  •   1.1 集成学习
  •   1.2 XGBoost算法
  • 2 算例分析
  •   2.1 数据介绍
  •   2.2 评价指标
  •   2.3 参数选择
  •   2.4 用户负荷预测
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 沈豫,项康利,黄夏楠,洪兰秀,蔡菁,许梓明

    关键词: 短期负荷,预测

    来源: 水利水电技术 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院,国网信通亿力科技有限责任公司

    基金: “经济新常态与新电改”背景下的电力需求预测研究(SGFJJY00GHJS1800045)

    分类号: TM715

    DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.S1.048

    页码: 256-261

    总页数: 6

    文件大小: 976K

    下载量: 232

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