公开(公告)号：CN119742760A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411798465.6

申请日：2024-12-09

Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院

Inventor： 罗涛 ,  肖猛 ,  马瑞光 ,  吴刚 ,  马天男 ,  王海燕 ,  赵琳艳 ,  胡晗 ,  田嘉 ,  汪洋 ,  赵冲

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/29 ,  G06N20/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了基于智能数据挖掘的电力需求预测方法、系统及介质，包括：获取某地区的电力需求历史数据及其影响因素数据；对影响因素数据中的每项数据进行预处理；对预处理后的数据进行相关性分析；基于相关系分析后的数据集中每项影响因素数据子集，构建对应的第一因素特征提取子模型、第二因素特征提取子模型、第三因素特征提取子模型和第四因素特征提取子模型并提取对应的关键特征；基于XGBoost的集成学习框架，构建电力行业综合影响因素模型；将提取对应的关键特征输入到电力行业综合影响因素模型中进行训练；基于训练好的模型，进行实时电力需求预测。本发明通过多种因素的综合分析，提升电力需求预测的准确性。