基于随机森林的电力系统小时负荷预测研究

作者：黄晗; 孙堃; 刘达小时负荷预测随机森林支持向量机反向传播网络

摘要：传统的数据分析模式渐渐不适用于电力系统的负荷预测。为提高负荷预测的精度，基于电力负荷历史数据和天气信息，结合随机森林（RF）算法，对比支持向量机（SVM）和反向传播网络（BP）方法，研究电力系统小时负荷预测。发现树的数量影响随机森林的精度，是建立模型时需要考虑的重要变量。与对比模型结果相比，随机森林在小时负荷预测方面吻合程度较好，提高了小时负荷预测的精度。

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