49、机器学习算法在短期负荷预测与人口数据处理中的应用

机器学习算法在短期负荷预测与人口数据处理中的应用

短期负荷预测

在电力供应领域，提前准确预测负荷需求对于满足电力需求至关重要。因为电力需求会随环境和社会因素的变化而改变，所以利用机器学习算法进行负荷预测成为了一种有效的手段。

实验数据与指标

本次实验使用了巴拿马从2015年1月31日至2020年6月10日的数据集进行训练，以及2019年4月13日至2020年6月20日的数据集进行测试，数据集包含每小时的负荷值。为了衡量负荷预测的准确性，采用了以下两个关键性能指标（KPIs）：
- 平均绝对百分比误差（MAPE） ：它是衡量预测准确性的常用指标，定义为每个周期的平均绝对百分比误差与实际值的差值除以实际值。数学表达式为：$MAPE = \frac{100\%}{M} \sum_{k = 1}^{M} \sqrt{\frac{Y_{k} - y_{k}}{Y_{k}}}$
- 均方根误差（RMSE） ：定义为平均平方误差的平方根，数学表达式为：$RMSE = \sqrt{\frac{1}{M} \sum_{k = 1}^{M} (Y_{k} - y_{k})^2}$

机器学习模型对比

实验选取了五种机器学习模型进行负荷预测，它们的MAPE和RMSE值如下表所示：
| 模型名称 | 训练集MAPE(%) | 训练集RMSE | 测试集MAPE(%) | 测试集RMSE |
| — | — | — | — | — |
| 线性回归 | 4.1555 | 65.8537 | 4.4776 | 71.1602 |