发明授权
- 专利标题: 一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法
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申请号: CN201810443513.8申请日: 2018-05-10
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公开(公告)号: CN108539738B公开(公告)日: 2020-04-21
- 发明人: 张志 , 郭亮 , 徐新光 , 梁波 , 李琮琮 , 孙东 , 董贤光 , 李付存 , 杜艳 , 王清 , 陈祉如 , 朱红霞
- 申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
- 申请人地址: 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 专利权人: 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网公司
- 当前专利权人: 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 代理机构: 济南诚智商标专利事务所有限公司
- 代理商 黄晓燕
- 主分类号: H02J3/00
- IPC分类号: H02J3/00
摘要:
本发明实施例公开了一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法,包括获取待预测日前N天的历史负荷数据,形成原始数据集A0;从原始数据集A0中筛选出构建训练样本的数据集B;利用数据集B构造GBDT预测模型所需的全部样本集(X,Y);由全部样本集(X,Y)训练构造全天GBDT预测模型,根据全天GBDT预测模型预测待预测日的全天负荷向量;将全部样本集(X,Y)按小时分割为24个样本子集,并分别训练构造小时GBDT预测模型,并根据小时GBDT预测模型预测待预测日的24小时负荷向量;结合全天负荷向量和24小时负荷向量,预测待预测日的最终负荷向量。本发明充分挖掘历史负荷数据中的特征并构造不同的梯度提升决策树模型来提高短期负荷预测的精度。
公开/授权文献
- CN108539738A 一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法 公开/授权日:2018-09-14