机器学习利用XGBoost实现短期电力负荷预测

最新推荐文章于 2025-01-29 07:00:00 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： 机器学习 人工智能 深度学习 python 开发语言
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本文介绍了使用XGBoost进行短期电力负荷预测的方法，通过历史负荷数据构建时间序列模型，进行数据标准化，定义并训练XGB模型，评估模型性能，并通过网格搜索优化参数，最后可视化预测结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集:链接: https://pan.baidu.com/s/1V_O9fW8jUTwtpgeVb7cSmg 提取码: 7sjx

一、利用XGBoost实现短期电力负荷预测

本项目使用了一种基于XGBoost的短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，将输入向量构造为时间序列形式作为XGBoost模型的输入，建模学习特征内部动态变化规律，最后完成短期负荷预测。

在这里插入图片描述

二、数据集介绍

本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷，时间片为每分钟

在这里插入图片描述

三、将数据进行标准化

为了统一不同特征之间的量纲，忽略数量级的影响，这里我们需要对其特征进行标准化，然后投入到网络中进行使用
注意一点，由于这里进行了标准化，所以最终模型的预测值不是我们真实的股价，我们需要对预测结果进行反标准化ÿ

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利用XGBoost实现短期电力负荷预测
优快云 精品推荐
11-26 3738
本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷，时间片为每分钟这里我们定义了XGB模型作为实例，来进行模型训练，之后我们会对其使用网格搜索找到最优的参数。
基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测
01-15
母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义，但母线负荷随机波动性较强，其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此，提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，组合构成Stacking模型融合的元模型层，连接一个XGBoost模型对元模型进行融合，整体构成综合预测系统，并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析，验证了所提方法的有效性与适用性。
毕业设计-基于机器学习的短期负荷预测算法
Hai_Lang_IT的博客
12-28 3581
毕业设计-基于机器学习的短期负荷预测算法：为维持电网稳定,各种负荷预测方法层出不穷,但由于算法泛化能力、模型复杂度等自身特点不同,使其对于负荷预测的适用性存在差异。短期电力负荷预测是电力系统运行和规划的基础,准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定运行,降低发电成本,提高经济效益。随着电力行业的发展、分布式能源的增多,短期负荷预测工作显得愈发重要。考虑到电力负荷数据的非线性、异方差、非平稳等特点,短期负荷预测难度也显著增加,因此,具有强大非线性学习能力的机器学习算法可以为本研究提供良好的技术手段。在众多
特征工程及XGBoost算法的电力负荷预测毕业论文【附代码+数据】
坷拉博士
10-25 732
在超短期电力负荷预测中，特征的数量往往非常庞大，但并非所有特征都对负荷预测有显著影响。同时，通过分析各特征数据之间及其与负荷数据间的相关性，可以进一步确定哪些特征对负荷预测具有重要影响，从而建立以提高负荷预测精度和效率为目的的数据处理层模型。因此，在构建预测模型时，需要充分考虑这些因素的影响，以提高模型的预测精度和泛化能力。通过构建多个弱学习器逐层训练，以数据处理层筛选出的特征集和负荷为输入，采用麻雀优化算法（SSA）优化XGBoost预测模型的相关超参数，如学习率、最大深度、最小子节点权重和等。
负荷预测算法模型
最新发布
能源星球的博客
01-29 1365
选择合适的负荷预测算法模型需要综合考虑多种因素，包括但不限于数据特性、预测周期、计算资源限制以及对预测准确性的要求。对于短期预测来说，LSTM和Bi-LSTM等深度学习模型可能提供更高的精度，但对于数据量较小或计算资源有限的情况，传统的ARIMA或SARIMA可能是更合适的选择。总之，随着技术的进步，负荷预测的精确性和可靠性将持续提升，从而更好地服务于电力系统的规划和运营。时间序列分析方法是最早被用来进行电力负荷预测的方法之一，它基于历史数据来构建数学模型，以描述时间与负荷值之间的关系。
【电力负荷预测实例】采用新英格兰2024年最新电力负荷数据的XGBoost电力负荷预测模型
hustef的博客
12-13 715
与小编上篇文章介绍的基于BPNN神经网络的电力负荷预测相比较，两种模型的负荷预测方法各有优势，神经网络能够自动提取特征并处理非线性关系，而XGBoost则具有预测精度高、运行速率快和可解释性强的特点。
【负荷预测】基于XGBoost的负荷预测研究（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
10-11 1149
基于XGBoost的负荷预测研究1. 引言负荷预测在电力系统中至关重要，能够帮助电力公司优化资源配置和提高供电可靠性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升树算法，因其在处理大规模数据和复杂模型时的优越性能而受到广泛关注。2. XGBoost算法概述- **基本原理**：XGBoost通过构建多个弱学习器（决策树）并将其组合成一个强学习器，利用梯度提升方法逐步减少预测误差。- **优点**：- 高效的计算性能，支持并行处理。
XGBoost算法的超短期电力负荷预测【附代码】
坷拉博士
09-24 604
将多种机器学习及深度学习方法植入其中，包括 XGBoost、支持向量机算法（support vector machines，SVM）、随机森林算法（Random Forest，RF）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环门单元（Gate Recurrent Unit，GRU）。通过实际应用，可有效地定量分析输入数据信息的特征影响程度，随着基学习器的学习能力提升，各个单模型的预测误差相关程度也会大大降低，从而进一步提高模型的预测精度及效果。
基于XGBOOST的电能消耗预测
Li Kang 笔记本
10-21 4735
PJM INT.，L.L.C.(以下简称为PJM)是经美国联邦能源管制委员会(FERC)批准，于1997的3月31日成立的一个非股份制有限责任公司，它实际上是一个独立系统运营商(ISO)。PJM目前负责美国13个州以及哥伦比亚特区电力系统的运行与管理。作为区域性ISO，PJM负责集中调度美国目前最大、最复杂的电力控制区，其规模在世界上处于第三位。PJM控制区人口占全美总人口的8.7%（约2300万人），负荷占7.5%，装机容量占8%(约58698MW)，输电线路长达12800多公里。
利用xgboost实现短期电力负荷预测
05-01
因此，利用机器学习算法进行电力负荷预测成为了研究热点之一。XGBoost作为一种强大的机器学习框架，可以应用于电力负荷预测问题。 首先，通过收集历史电力负荷数据来分析相关因素如时间、天气等对负荷的影响，建立...
基于LightGBM算法的短期电力负荷预测研究.pdf
01-27
基于LightGBM算法的短期电力负荷预测研究将机器学习技术与电力负荷预测领域的需求相结合，通过合理的数据处理、特征工程、模型调优及结果校正等步骤，实现了对电力负荷的精准预测。这不仅提高了电力系统的运行效率，...
电力系统短期负荷预测数据集
10-05
电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）
基于Xgboost的商业销售预测
01-17
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视 化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。
基于SVM电力系统短期负荷预测的其中一个例程
11-10
基于SVM电力系统短期负荷预测的其中一个例程，包含数据和程序，与传统的算法相比，本代码在导入SVM训练之前对影响短期负荷的各种因素作了一个加权的特殊处理
基于优化聚类的IXGBoost短期电力负荷预测.pdf
12-15
综上所述，这篇论文提出了一种创新的集成学习方法，它不仅包括了优化聚类的预处理步骤，还通过组合多个改进XGBoost模型来实现更精确的短期电力负荷预测。这种方法不仅提高了预测的准确性，还为智能电网的高效运行...
【负荷预测】基于神经网络和xgboost的负荷预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
08-24 1024
基于神经网络和XGBoost的负荷预测方法各有优势，神经网络能够自动提取特征并处理非线性关系，而XGBoost则具有预测精度高、运行速率快和可解释性强的特点。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的模型或模型组合进行负荷预测。未来研究方向可包括改进模型结构、研究多源数据融合技术、优化模型训练和推理过程等，以进一步提高负荷预测的精度和效率。在处理负荷预测问题时，选择相关性较高的特征是一个重要的步骤，因为它能够简化模型、提高预测精度，并减少计算成本。
【XGBoost回归预测】基于卷积神经网络结合极限梯度提升树CNN-XGBoost实现数据回归预测附matlab代码
m0_60703264的博客
01-02 1772
1. 概述XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种强大的机器学习算法，常用于解决回归和分类问题。它通过组合多个弱学习器（如决策树）来构建一个强学习器，并使用梯度提升算法来优化模型。XGBoost具有较高的精度和泛化能力，并且能够处理大规模数据。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，常用于处理图像数据。它通过卷积操作和池化操作来提取图像特征，并使用全连接层进行分类或回归。
电力系统短期电力负荷预测数据集（时间间隔1h，4.8w多条数据）2015-2020年，数据集中对各参数量的含义进行了解释
爱分享数据的一个人的博客
04-19 4428
下载地址：电力负荷短期电力负荷预测数据集
电力系统短期负荷预测（Python代码+数据+详细文章讲解）
weixin_67304359的博客
06-11 1327
min_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最低温度'), [2]].values / 20。print('=========预测==============')print('=========预测==============')训练出模型，然后就可以预测任意一天的96个时刻点的负荷。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
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