一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法

本发明属于电网系统应急管理领域，特别涉及一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法。该方法通过收集电网系统的历史运行数据、设备状态数据和环境数据，首先对数据进行清洗、归一化处理，并去除噪声和异常值。接着从预处理后的数据中提取与应急资源需求相关的特征，并使用递归特征消除算法选择关键特征。然后，集成了随机森林、XGBoost和LightGBM算法构建应急资源需求预测模型。通过对模型参数进行梯度下降优化，进一步提高了预测的准确性。最后，将实时收集的电网数据输入训练好的模型，生成应急资源调配方案，辅助决策者进行科学合理的资源调配。与传统方法相比，本发明能够实现实时预测应急资源需求，辅助决策者进行科学合理的资源调配。