基于模型组合的电力负荷精准预测

电力负荷的预测涉及环境和社会因素,因此,设计一种高效准确的预测模型是电力行业的重要任务。设计了一种基于传统机器学习模型组合的电力负荷预测模型。该模型从特征层面入手并采用Wrapper与梯度的特征排序选择方法对主要特征进行筛选和优化。在实验中,对预测结果进行了基于时序扩展窗口拆分的K折时序交叉验证和比较。结果表明,该模型能够有效预测电力负荷的短期时序变化,且预测效果比传统的单一机器学习模型好。通过贝叶斯超参数调优方法得到的超参数组合能够显著提高模型的准确性和泛化能力。这说明贝叶斯超参数调优方法能够在一定程度上解决模型过拟合和欠拟合问题,提高模型的稳定性和可靠性。