基于特征选择的短期电负荷预测方法研究
作者机构：杭州电力设备制造有限公司浙江杭州310000
出 版 物：《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》
年 卷 期：2024年第8期
页 面：0057-0060页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
摘 要：电力系统作为国家重要基础设施,稳定与高效运行对社会发展具有重要的作用重要。短期电负荷预测作为电力系统管理的重要组成部分,直接影响到电力调度与分配。准确短期电负荷预测不仅可降低电力运行成本,还能提高电力系统可靠性、安全性。随着数据科学、机器学习技术发展,利用特征选择技术进行电负荷预测已成为了研究热点。但电负荷数据的高维性、非线性特征使得预测模型的设计和优化成为一大挑战。因此,本文提出一种基于特征选择的短期电负荷预测模型,旨在通过精确的特征分析与选择,提高预测精度,优化模型性能。
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