基于日粒度数据的配变重过载预测方法、系统、介质及设备

本发明实施例公开了一种基于日粒度数据的配变重过载预测方法、系统、介质及设备，方法包括：采集过去一年内各个配变的日粒度数据。根据日粒度数据构建分类模型、第一回归模型和第二回归模型。将当前日期的去年同期的每日最大负载和今年的每日最大负载输入至第一回归模型，获取配变在t+N时间点的最大负载的预测值。将匹配后的去年同期的每日平均负载和今年的每日平均负载输入第二回归模型，得到t+N时间点的平均负载的预测值。将t+N时间点的最大负载的预测值与平均负载的预测值替换对应日期的每日最大负载值及每日负载均值，输入分类模型，得到准确的t+N时间点的重过载分类预测结果。