基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法

为解决电能供给量增加,短期电量负荷情况难以预测,无法制定准确的电能分配策略的问题,本文采用基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法,深入分析短期电量负荷预测影响因素(气象、时间、电价与随机干扰因素),选取适当的模型输入变量,包括历史电量负荷数据、温度数据与日类型等内容,使用随机森林算法构建短期电量负荷预测模型,并重复确定相似日的选取规则;采用粒子群优化算法寻找预测模型参数最佳值,将样本集输入至模型中,解决短期电量负荷预测误差较大的问题。得出结论:当输入变量数量达到一定值后,短期电量负荷预测时延稳定在0.55s左右,短期电量负荷预测误差接近为0,由此分析得出短期电量负荷精准预测方法应用性能较佳。