【摘 要】
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用电电量预测是电力供应单位的重要工作之一,对于分析地区行业的经济发展趋势着有重要作用。由于用电需求受多种因素的共同影响,电量的预测区间不同,对预测结果精度要求各有
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用电电量预测是电力供应单位的重要工作之一,对于分析地区行业的经济发展趋势着有重要作用。由于用电需求受多种因素的共同影响,电量的预测区间不同,对预测结果精度要求各有不同。为了改善预测结果,提出基于XGBoost算法构建电力预测模型,预测工业用户的短期电量及行业的中长期电量。以广东省某地级市市2014年-2017年上半年的实际数据,采取工业用户不同时间序列的数据建模进行训练并与真实值比较验证模型的可靠性,并对2017年下半年的工业用户的月电量进行预测。结果表明:模型能够在预测地区行业的长期电量上有较高的精度;在误差可控的情况下,预测工业用户的短期电量。
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