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基于机器学习的电力系统负荷预测模型研究

摘要

本文旨在探讨基于机器学习的电力系统负荷预测模型。在电力系统中，负荷

预测是一项非常重要的任务。它可以帮助电力公司更好地规划发电计划、调整负

荷分配等，从而提高电力系统的效率和稳定性。本文主要研究基于机器学习的电

力系统负荷预测模型，其中包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和

预测等步骤。本文采用了多种机器学习算法，包括线性回归、支持向量机、神经

网络和决策树等，通过对这些算法的实验比较，选出最适合电力系统负荷预测的

算法，并给出了相应的预测结果和误差分析。实验结果表明，本文所提出的机器

学习模型可以有效地预测电力系统负荷，具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：电力系统，负荷预测，机器学习，特征提取，模型训练，预测结果

Abstract

Thispaperaimstoexplorethemachinelearning-basedloadforecastingmodel

forpowersystems.Inthepowersystem,loadforecastingisaveryimportanttask.It

canhelppowercompaniesbetterplantheirgenerationplans,adjustload

distribution,andimprovetheefficiencyandstabilityofthepowersystem.Thispaper

mainlystudiesthemachinelearning-basedloadforecastingmodelforpowersystems,

includingdatacollection,datapreprocessing,featureextraction,modeltraining,and

prediction.Multiplemachinelearningalgorithmsareusedinthispaper,including

linearregression,supportvectormachine,neuralnetwork,anddecisiontree.By

comparingthesealgorithmsthroughexperiments,thealgorithmmostsuitablefor

loadforecastinginpowersystemsisselected,andcorrespondingpredictionresults

anderroranalysisareprovided.Theexperimentalresultsshowthatthemachine

learningmodelproposedinthispapercaneffectivelypredicttheloadofthepower

systemwithhighaccuracyandrobustness.

Keywords:Powersystem,loadforecasting,machinelearning,featureextraction,

modeltraining,predictionresults

第一章引言

电力系统是现代社会中不可或缺的一部分，它为人们提供了必要的能源，支

撑了经济和社会的发展。随着电力需求的不断增长和电力系统的不断扩大，电力

系统的负荷预测变得越来越重要。负荷预测可以帮助电力公司更好地规划发电计

划、调整负荷分配等，从而提高电力系统的效率和稳定性。

传统的负荷预测方法主要基于统计学方法和时间序列方法。这些方法已经被

广泛使用，并在许多电力系统中取得了很好的效果。然而，随着机器学习技术的

发展，越来越多的研究者开始探索基于机器学习的电力系统负荷预测方法，这种

方法具有更高的灵活性和准确性。

本文旨在探讨基于机器学习的电力系统负荷预测模型。首先，我们介绍电力

系统负荷预测的基本概念和应用背景。然后，我们介绍机器学习的基本原理和相

关算法。接着，我们提出了一种基于机器学习的电力系统负荷预测模型，并对该

模型进行实验验证。最后，我们对实验结果进行分析和总结，指出了该模型的优

缺点