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基于XGBoost算法的短期负荷预测研究

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随着新电改政策的不断推进,用户短期负荷的精细化预测成为供电部门的重视问题.考虑了风速,湿度,气温,气压等气候因素对短期负荷的影响,并结合历史负荷建立基于XGBoost的短期负荷预测模型.利用某省某工业园区用户数据进行实验,并与随机森林算法的结果进行比较.实验显示出了XGBoost算法在短期负荷预测中的有效性与优越性.

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来源
《第十三届全国土力学及岩土工程学术大会》|2018年|256-261|共6页
会议地点北京
作者
SHEN Yu; 沈豫; XIANG Kangli; 项康利; HUANG Xianan; 黄夏楠; HONG Lanxiu; 洪兰秀; CAI Jing; 蔡菁; XU Ziming; 许梓明;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;
关键词
电力系统; 短期负荷预测; 随机森林; 集成学习;

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