本技术提出了一种新型的电力负荷预测技术,该技术利用混合专家分解对原始数据集进行预处理,涉及电力负荷的历史时间序列数据和天气数据。通过这种方法,可以更准确地预测电力负荷,为电力系统的规划和调度提供科学依据。
背景技术
电力网络中电力负荷波动的预测一直是该领域研究的核心。随着信息采集与预测算法技术的进展,电力负荷预估方法也在持续演进,涵盖传统统计分析、机器智能及深度神经网络等多种手段。但是,数据量的增长和负荷模式越来越多样对现有预测方法带来一定的限制,例如传统的统计学习方法难以准确处理非线性和高维特征,基于神经网络的预测模型在处理新数据时预测精度可能会下降。因此,面对电力系统复杂多变的负荷模式以及数据量的增长,如何进一步提高电力负荷预测的准确性,成为本领域需要解决的问题。
实现思路