【负荷预测】基于CART的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统的运行与管理中，负荷预测是实现电力资源优化配置、保障电网安全稳定运行的关键环节。准确的负荷预测能够帮助电力部门合理制定发电计划、优化电网调度，从而降低发电成本、减少能源浪费，同时为用户提供更可靠的电力服务。电力负荷受多种因素影响，如时间周期、气象条件、经济活动等，呈现出复杂的非线性和不确定性特征。

传统的负荷预测方法在处理这类复杂数据时往往力不从心，而机器学习算法凭借其强大的数据分析和模式识别能力，在负荷预测领域得到了广泛应用。分类与回归树（CART，Classification And Regression Tree）作为一种经典的树状结构机器学习算法，既能处理分类问题，也能用于回归预测，具有模型结构直观、解释性强、对数据分布要求低等特点，在负荷预测中具有独特的应用优势。

CART 算法原理

CART 模型结构

CART 是一种二叉树结构，由根节点、内部节点、叶节点组成：

• 根节点：代表整个数据集，是树的起始点。

• 内部节点：每个内部节点对应一个特征和该特征的一个分裂阈值，用于将当前数据集划分为两个子数据集，划分的原则是使子数据集的纯度更高。

• 叶节点：树的终端节点，每个叶节点对应一个预测值（对于回归问题）或类别（对于分类问题）。在负荷预测中，叶节点的取值通常为对应子数据集的目标变量均值。

CART 在负荷预测中的应用

数据预处理

CART 算法在应用于负荷预测时，数据预处理同样至关重要，主要包括以下步骤：

1. 数据收集：收集历史负荷数据以及影响负荷的相关特征，如温度、湿度、风速、日期类型（工作日 / 周末 / 节假日）、时段（高峰 / 平峰 / 低谷）等。

1. 数据清洗：识别并处理异常值，可通过绘制箱线图、计算数据的上下限（如均值 ±3 倍标准差）等方法，将超出合理范围的负荷值视为异常值，采用插值法（如线性插值、邻近值插值）或替换法（如用该时段历史均值替换）进行修正。

1. 缺失值处理：对于缺失的负荷数据或特征数据，根据缺失比例和数据分布特点，采用均值填充、中位数填充、K 近邻填充等方法进行填补，确保数据的完整性。

1. 特征处理：

• 连续型特征：如温度、湿度等，可直接用于模型训练，CART 算法会自动选择合适的分裂阈值。

• 类别型特征：如日期类型、时段等，需要进行编码处理，可采用独热编码或标签编码将其转换为数值型特征。

1. 数据集划分：将处理后的数据集按照一定比例（如 7:3）划分为训练集和测试集，训练集用于构建 CART 模型，测试集用于评估模型的预测性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张国江,邱家驹,李继红.基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测[J].电力系统自动化, 2002, 26(5):5.DOI:10.3321/j.issn:1000-1026.2002.05.012.

[2]  Jun L , Guangyu H E , Siyuan Z ,et al.基于负荷点相似的地区短期负荷预测新方法[J].  2007.

[3] 李文博.基于用电信息采集系统的短期负荷点与区间预测方法研究[D].湖南大学,2021.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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