一种基于机器学习的火力发电机组负荷预测系统

本申请公开了一种基于机器学习的火力发电机组负荷预测系统，通过全面的数据采集、多层次特征工程、多模型集成与自适应优化等模块组成的端到端解决方案，克服了传统负荷预测方法的不足，本系统从火力发电机组控制系统、环境监测系统、燃料检测系统和历史数据库中采集多维度数据，包括负荷数据、环境数据、燃料特性和设备运行数据。这种多维数据集成的方式使得模型不仅仅依赖于单一的历史负荷数据，而是结合了环境、燃料、设备状态等多重影响因素，克服了传统方法对单一数据源的依赖问题，有效提升了负荷预测的精度，使预测模型对不同环境条件和设备状态的适应能力更强。