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摘要
论文通过研究台风期间天气气象指标的变化规律,分析各气象指标变化对广州市日最大负荷的影响,进而建立台风负荷预测模型,研究台风期间气象变化对广州市小时最大负荷的影响。论文分别从台风气象、广州气象及广州电力负荷三个维度构建了台风预测模型,通过相关分析技术筛选台风期间对广州电力负荷有显著影响的指标,最后采用多种机器学习方法进行预测。实验结果表明XGBOOST方法优于其他机器学习方法且模型也通过假设检验,模型对数据的拟合程度达到68.1%,台风期间负荷的外推预测平均准确率能达到85.22%。
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论文通过研究台风期间天气气象指标的变化规律,分析各气象指标变化对广州市日最大负荷的影响,进而建立台风负荷预测模型,研究台风期间气象变化对广州市小时最大负荷的影响。论文分别从台风气象、广州气象及广州电力负荷三个维度构建了台风预测模型,通过相关分析技术筛选台风期间对广州电力负荷有显著影响的指标,最后采用多种机器学习方法进行预测。实验结果表明XGBOOST方法优于其他机器学习方法且模型也通过假设检验,模型对数据的拟合程度达到68.1%,台风期间负荷的外推预测平均准确率能达到85.22%。
