电力负荷预测分析（含代码、报告及中间数据）

简介：
本项目聚焦于电力系统的负荷预测，通过历史数据分析和机器学习模型的应用，旨在提供精准的未来用电需求预估。其中包括详细的数据处理流程，预测算法实现的Python代码以及详细的分析报告和中间结果展示，为电网调度和规划提供科学依据。 电力系统负荷预测是指在充分考虑历史数据、经济状况、气象条件和社会事件等因素的基础上，对未来一段时间内的电力需求量（有功功率）进行预估。这一过程是电力系统规划与调度的关键环节之一。 短期（两周以内）的负荷预测为电网内部机组启停和运营计划制定提供了基础；中期（未来数月内）的预测则有助于保障企业和居民用电稳定，优化电网运行及检修决策；长期（未来几年间）的预测则是为了指导电力设施改造与扩建规划，从而提高整个系统的经济效益和社会效益。 然而，复杂的气象条件变化以及社会事件等不确定因素对负荷预测造成了挑战。传统模型在这种情况下可能不再适用或效果不佳。此外，随着电力系统中负载结构日益多样化，现有的模型应用也面临一定局限性。因此，在未来的研究工作中需要进一步探索和发展新的方法以应对上述问题和需求。