摘要
本发明公开了一种基于气象演变过程的电力系统负荷预测方法,包括构建包括气象因素的目标电力系统负荷预测指标集合;获取对应历史数据和未来预测数据构建历史数据集和未来数据集;对待预测日气温变化进行阈值判定;构建训练数据集并训练负荷预测初级模型得到负荷预测模型;采用负荷预测模型对目标电力系统进行实际的基于气象演变过程的负荷预测。本发明还公开了一种实现所述基于气象演变过程的电力系统负荷预测方法的系统。本发明通过对历史气象数据和预测日气象数据的处理和匹配,构建符合预测情况的数据集,并采用负荷预测模型对数据集进行学习;因此本发明不仅能够实现基于气象演变过程的电力系统负荷预测,而且可靠性更高,精确性更好。
技术关键词
负荷预测模型
负荷预测指标
电力系统负荷预测
模型训练模块
数据获取模块
LightGBM模型
模型预测值
训练集
历史气象数据
精度
机器学习模型
深度学习模型
变量