基于XGBoost算法的短期负荷预测研究

作者：沈豫; 项康利; 黄夏楠; 洪兰秀; 蔡菁^*; 许梓明

来源：水利水电技术(中英文), 2019, S1: 256-261.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2019.S1.048

• 短期负荷
• 预测
• XGBoost

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。

• 单位
  国网信通亿力科技有限责任公司; 国网福建省电力有限公司经济技术研究院