基于特征选择的短期电负荷预测方法研究

电力系统作为国家重要基础设施,稳定与高效运行对社会发展具有重要的作用重要。短期电负荷预测作为电力系统管理的重要组成部分,直接影响到电力调度与分配。准确短期电负荷预测不仅可降低电力运行成本,还能提高电力系统可靠性、安全性。随着数据科学、机器学习技术发展,利用特征选择技术进行电负荷预测已成为了研究热点。但电负荷数据的高维性、非线性特征使得预测模型的设计和优化成为一大挑战。因此,本文提出一种基于特征选择的短期电负荷预测模型,旨在通过精确的特征分析与选择,提高预测精度,优化模型性能。