计及经济因素的随机森林电量预测

作者：屠一艳; 徐久益; 杨晓雷; 李自明; 姚剑峰

来源：浙江电力, 2021, 40(03): 91-96.

DOI：10.19585/j.zjdl.202103014

• 电量预测
• 经济因素
• 数据挖掘
• 算法模型
• 随机森林

精确的电量预测是电网投资和电力平衡的重要依据。为解决以历史用电量数据作为电量预测的唯一依据,在模型迭代过程中的原始信息少,预测模型通用性差、预测精度低等问题,通过对地区月用电量与经济因素进行研究分析,采用随机森林算法对经济因素和月用电量进行针对性建模预测。通过实际算例仿真验证表明,该模型预测MAPE(平均绝对百分误差)为2.34%,预测精度高并且通用性强。