基于Azure机器学习平台的大学校园用电分析与预测

校园能耗监测平台的建设,为我国校园用电情况的分析和预测提供了数据支撑。本文基于福州大学校园能耗监测平台提供的历史用电数据,通过微软Azure机器学习平台对于福州大学校园的用电情况进行了数据分析,进而总结了影响用电量的两大因素:气温与工作日程安排。根据分析结果,本文进一步提出了基于用电突变气温的分段式预测方法,并通过测试数据证明了该方法能够有效提升用电量预测的精度。