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基于双层XGBoost算法考虑多特征影响的超短期电力负荷预测

孙超 吕奇 朱思曈 郑薇 曹云飞 王俊

高电压技术2021,Vol.47Issue(8):2885-2895,11.
高电压技术2021,Vol.47Issue(8):2885-2895,11.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20210172

基于双层XGBoost算法考虑多特征影响的超短期电力负荷预测

Ultra-short-term Power Load Forecasting Based on Two-layer XGBoost Algorithm Considering the Influence of Multiple Features

孙超 1吕奇 2朱思曈 1郑薇 1曹云飞 2王俊1

作者信息

  • 1. 沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110866
  • 2. 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司,营口 115000
  • 折叠

摘要

关键词

负荷预测/机器学习/特征工程/XGBoost/数据预处理/多特征维度

引用本文复制引用

孙超,吕奇,朱思曈,郑薇,曹云飞,王俊..基于双层XGBoost算法考虑多特征影响的超短期电力负荷预测[J].高电压技术,2021,47(8):2885-2895,11.

基金项目

国家电网公司科技项目(2020YF-10) (2020YF-10)

国家自然科学基金(61903264) (61903264)

辽宁省重点研发指导计划项目(2019JHB/10100070). (2019JHB/10100070)

高电压技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-6520

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