基于特征筛选和二级分类的配变重过载预测方法及装置

本申请涉及预测相关技术领域，具体涉及一种基于特征筛选和二级分类的配变重过载预测方法及装置。其中，方法包括：获取原始数据；所述原始数据包括预设区域配变的每日日报电力数据；基于所述原始数据提取初始特征；基于所述初始特征与重过载的相关性，对所述初始特征进行筛选得到目标特征；基于所述目标特征构建二级机器学习分类模型，并对所述二级机器学习分类模型进行训练；其中，所述二级机器学习分类模型包括两个机器学习模型，并用于基于两个机器学习模型的输出，确定重过载的预测结果；基于训练后的所述二级机器学习分类模型，进行配变重过载的预测。