本技术介绍了一种利用数据挖掘技术对高速公路服务区单日负荷进行预测的方法。该方法涉及读取服务区的时间、气象、流量和负荷数据,创建原始数据集;接着对数据进行清洗、处理和特征工程;最后,应用机器学习模型进行负荷预测,以提高预测准确性和效率。
背景技术
随着高速公路网的快速发展,高速公路服务区作为交通枢纽的重要组成部分,其能耗管理和节能改造愈发受到关注。随着高速公路服务区的功能日益多样化,用电需求更加复杂多变,准确的负荷预测不仅可以帮助服务区管理方合理安排电力资源,避免资源浪费,还能提高服务区的整体运营效率,确保服务质量的稳定性。
现有的负荷预测方法包括统计学回归模型、时间序列模型以及机器学习模型,这些方法各有优劣。统计学回归模型与时间序列模型难以将气象条件、交通流量等因素纳入考虑,预测精度有限,且模型对原始序列平稳性要求较高,缺失值和异常值的存在会影响方法的鲁棒性。机器学习模型在处理高维数据时具有较好的预测性能,但模型难以避免过拟合问题,泛化能力较差。针对上述问题,本发明提出了一种基于数据挖掘的高速公路服务区单日负荷预测方法,旨在提高预测的精度和不同情景下的适用性,进而优化服务区能源管理,提升运营效率。
实现思路