摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的能源需求预测系统,包括:数据获取模块用于获取选定区域的预设时间段内的历史能源数据;特征工程模块用于对历史能源数据进行特征选择,获得核心特征;数据扩张模块用于根据核心特征获得初始数据集,对初始数据集进行扩张,获得训练数据集;模型构建模块用于构建能源需求预测模型并基于训练数据集进行训练;需求预测模块用于获取实时能源数据,基于能源需求预测模型与实时能源消耗数据预测能源需求。本发明通过综合利用大数据技术和机器学习算法,提高了能源需求预测的准确性和效率,对于能源行业的资源优化配置和可持续发展具有重要意义。
技术关键词
需求预测系统
需求预测模型
能源
数据获取模块
特征工程
特征选择
数据转换单元
SMOTE算法
工业生产数据
资源优化配置
线性插值方法
核心
网络结构
线性插值法
机器学习算法
大数据技术
设备老化
分段
系统为您推荐了相关专利信息
园区综合能源系统
量化评价方法
数据
耗散结构
生态网络分析
在线监控方法
控制站
识别神经网络
速率
刻蚀残留物
视频定位方法
文本
视频帧
状态空间模型
视频定位系统
建筑信息化模型
点云数据压缩
施工现场
级联
压缩算法