[发明专利]一种具有自动超参检索的月度用电量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种具有自动超参检索的月度用电量预测方法，至少包括以下步骤：获取历史用电数据和通过网络数据爬虫获取多个特征变量值；通过PCA算法对多个特征变量值进行降维处理和日电量集处理，得到特征变量矩阵和日电量集；根据随机森林算法对特征变量矩阵和日电量集进行计算，建立用电量预测模型；对用电量预测模型进行自动超参检索计算，得到最优超参数；根据最优超参数对用电量预测模型进行训练，得到最优预测模型；根据最优预测模型计算得到最优预测用电量。本发明提供的一种具有自动超参检索的月度用电量预测方法及系统，能有效准确且可靠地得到月度用电量预测的结果，从而能够为电力公司的用电趋势分析、售电价评判提供可靠的信息。

主权项

1.一种具有自动超参检索的月度用电量预测方法，其特征在于，至少包括以下步骤：获取历史用电数据和通过网络数据爬虫获取多个特征变量值；通过PCA算法对所述多个特征变量值进行降维处理和日电量集处理，得到特征变量矩阵和日电量集；根据随机森林算法对所述特征变量矩阵和日电量集进行计算，建立用电量预测模型；对所述用电量预测模型进行自动超参检索计算，得到最优超参数；根据所述最优超参数对所述用电量预测模型进行训练，得到最优预测模型；根据所述最优预测模型计算得到最优预测用电量。