一种基于XGBoost算法的大工业用电用户负荷预测方法

    公开(公告)号:CN109727066A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201811608997.3

    申请日:2018-12-27

    Abstract: 本发明涉及电网供电配电领域,为大工业用电用户的负荷预测方法,包括:对用电用户的原始数据进行清洗和处理;从多个影响因素维度构建影响因素指标体系,在每个影响因素维度下构建多个影响因素指标;建立XGBoost算法模型,XGBoost算法模型的输入为历史影响因素指标数据,以月度最大负荷为学习目标;通过XGBoost算法进行模型训练,输出结果为各个影响因素指标的权重;通过XGBoost算法模型,对用电用户的月度最大负荷进行预测,提供月度负荷预测结果。本发明通过构建大工业用户的月度最大负荷预测模型,为其提供准确的月度负荷预测结果,以便选择合理的计费方式,降低用电成本。

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