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一种基于XGBoost的电力系统负荷预测方法及装置
申请人信息
- 申请人:广东电网有限责任公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市越秀区东风东路757号
- 发明人: 广东电网有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于XGBoost的电力系统负荷预测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311529375.2 |
| 申请日 | 2023/11/15 |
| 公告号 | CN117458481A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | H02J3/00 |
| 权利人 | 广东电网有限责任公司 |
| 发明人 | 郇嘉嘉; 舒杰; 廖卓颖; 何春庚; 蓝晓东; 罗澍忻; 陈荃; 刘嘉文 |
| 地址 | 广东省广州市越秀区东风东路757号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于XGBoost的电力系统负荷预测方法及装置，其中方法包括：获取预设时段的历史电力负荷数据，对预设时段的历史电力负荷数据进行预处理，得到第一电力负荷数据；通过预设的XGBoost算法处理第一电力负荷数据，得到交叉特征值；通过预设的特征工程对预设时段的历史电力负荷数据和交叉特征值进行特征处理，得到第二特征数据；通过预设的DNN模型对第二特征数据进行负荷预测，得到预测负荷数据；将预测负荷数据和实际历史负荷数据对比，通过预设的筛选条件，得到电力系统中长期负荷预测结果。本发明能更好地捕捉实际电力负荷数据中的复杂非线性关系和时序特征，提高中长期电力负荷预测的准确性和鲁棒性，提升电力系统的负荷能力和运行稳定性。
专利主权项内容
1.一种基于XGBoost的电力系统负荷预测方法，其特征在于，包括：获取预设时段的历史电力负荷数据，对预设时段的历史电力负荷数据进行预处理，得到第一电力负荷数据；通过预设的XGBoost算法处理第一电力负荷数据，得到交叉特征值；其中，预设的XGBoost算法中的计算参数是通过预设的BSO算法优化而获得，所述计算参数包括学习率、回归树的数量和回归树的深度；通过预设的特征工程对预设时段的历史电力负荷数据和交叉特征值进行特征处理，得到第二特征数据；通过预设的DNN模型对第二特征数据进行负荷预测，得到预测负荷数据；将预测负荷数据和实际历史负荷数据进行对比，通过预设的筛选条件，得到电力系统中长期负荷预测结果。