基于机器学习技术的负荷预测

负荷预测是电力系统规划和运行中的一个关键现象，使公用事业提供商能够确保可靠和经济的能源分配。本工作的主要目标是使用先进的机器学习技术开发短期负荷预测的预测模型。方法论涉及将ARIMA（自回归积分滑动平均）模型作为传统的时间序列预测方法进行实施。同时，采用线性回归、随机森林和XG Boost等机器学习模型，以学习数据集中复杂的模式和非线性关系。