Xgboost算法在区域用电预测中的应用!

针对区域用户用电预测的影响因素众多、用户行为模式差异的特点,提出一种基于Xgboost算法的综合预测方法。该方法从周期、趋势、扰动三方面考虑用电的影响因素,搜集用户历史用电数据和气象数据,对数据中的缺失值进行补充,并对数据进行平滑化处理。将所得用户数据进行K-means聚类,从而得到不同类别的用户。运用最大信息系数(MIC)计算各影响因素与用户用电量的相关性大小,依据相关性大小对不同影响因素排序,进而提取主要影响因素。利用Xgboost算法构建不同用户类别的用电预测模型,对不同类别用户进行用电预测,进而获得区域整体用电情况。采用实际用电数据,调整算法参数,对综合方法进行仿真分析,并与其他方法进行对比。结果表明,该方法综合考虑了多方面影响因素,划分了不同的用户群落,具有更高的精度和可靠性。Xgboost算法在区域用电预测中具有较好的应用前景。