Advertisement

基于LightGBM算法的短期电力负荷预测探讨.zip

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
电力系统作为现代社会运作的核心部分，在能源供应与社会经济活动之间发挥着关键作用。精确预测电力负荷对于保障电网安全稳定运行及提升社会经济效率具有重要意义。随着大数据与机器学习技术的快速发展，在这个领域中应用先进算法模型进行负荷预测已成为研究热点之一。其中LightGBM算法由微软开发并基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）设计而成，在大规模数据处理方面展现出高效快速的特点。该算法通过优化传统GBDT模型存储结构并引入基于直方图高效计算方法，在提高计算效率的同时显著降低了内存消耗需求，并特别适合应对高维数据问题。在短期负荷预测研究中LightGBM表现出色能够有效分析时间序列数据并揭示历史负荷变化与其影响因素间的复杂关联关系从而实现对未来一段时间内负荷水平的有效预测。研究者需收集历史负荷数据气象数据及特殊日期标记等多种多维数据作为模型输入特征并通过训练优化模型参数逐步提升预测精度与鲁棒性以应对异常情况下的负荷波动变化

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于LightGBM算法的短期电力负荷预测探讨.zip
    优质
    电力系统作为现代社会运作的核心部分，在能源供应与社会经济活动之间发挥着关键作用。精确预测电力负荷对于保障电网安全稳定运行及提升社会经济效率具有重要意义。随着大数据与机器学习技术的快速发展，在这个领域中应用先进算法模型进行负荷预测已成为研究热点之一。其中LightGBM算法由微软开发并基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）设计而成，在大规模数据处理方面展现出高效快速的特点。该算法通过优化传统GBDT模型存储结构并引入基于直方图高效计算方法，在提高计算效率的同时显著降低了内存消耗需求，并特别适合应对高维数据问题。在短期负荷预测研究中LightGBM表现出色能够有效分析时间序列数据并揭示历史负荷变化与其影响因素间的复杂关联关系从而实现对未来一段时间内负荷水平的有效预测。研究者需收集历史负荷数据气象数据及特殊日期标记等多种多维数据作为模型输入特征并通过训练优化模型参数逐步提升预测精度与鲁棒性以应对异常情况下的负荷波动变化
  • 基于K-Means与CNN的短期电力负荷预测方法
    优质
    本研究提出了一种结合K-Means聚类和卷积神经网络(CNN)的技术，用于优化短期电力负荷预测，提高预测精度。 随着电力物联网的持续发展，用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中的重要性日益凸显。为了提升此类预测模型的表现力，本段落提出了一种结合K-means聚类与卷积神经网络（CNN）特征提取技术的短期电力负荷预测方法。具体而言，在该方案中首先通过K-means算法将用户分为两类：对于那些日间用电行为具有较强相关性的用户群体，我们利用相邻时间点及每日周期的历史负载数据作为输入，并采用基于CNN模型的技术来抽取关键特征进行预测；而对于那些日间用电模式较为随机的用户，则仅使用最近一段时间内的历史负荷信息通过同样的卷积神经网络技术来进行预测。实验结果显示，在实际用户的电力消耗数据集上，相较于传统的机器学习算法如随机森林和支持向量回归机等方法而言，本段落所提出的模型能够显著降低平均绝对百分误差超过20%以上。
  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
    优质
    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。
  • 短期电力负荷预测数据集
    优质
    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息，涵盖历史用电量、天气条件等变量，旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）提供用于研究和分析的资料。
  • 短期电力负荷预测分析1
    优质
    本研究聚焦于短期电力负荷预测技术，通过综合分析历史用电数据与影响因素，旨在提升预测精度，为电网调度和管理提供科学依据。 1. 数据预处理 22. 模型搭建 43. 训练与验证 54. 结果分析 85. 总结 数据预处理、模型搭建、训练与验证和结果分析等步骤是项目的主要组成部分，每个阶段都至关重要。
  • 基于BP神经网络的短期电力负荷预测
    优质
    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型，旨在提高短期电力负荷预测精度，为电网调度提供有效依据。 基于MATLAB编程实现电力负荷预测的BP神经网络代码完整、数据齐全，并包含详细注释，便于扩展和改进。
  • 基于BP算法的电力负荷预测
    优质
    本研究运用BP（Back Propagation）神经网络算法对电力系统中的未来负荷进行预测。通过优化模型参数，提高预测精度，为电网规划与调度提供数据支持。 基于BP算法的神经网络负荷预测方法被应用于某实测7日内数据样本上进行分析预测。
  • 基于BP算法的电力负荷预测
    优质
    本研究采用BP（Back Propagation）神经网络算法对电力系统未来负荷进行预测。通过优化模型参数提高预测精度，为电网调度提供科学依据。 基于BP算法的神经网络负荷预测方法对某实测7日内数据进行方针预测。
  • 基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf
    优质
    本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。 本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。