论文研究 基于多目标回归的月用电量预测

城市电网电量预测是电力系统运营商的重要任务之一，有助于分析城市的发展趋势。 由于各行业对电力的需求受多种因素的影响，相关影响因素的数据稀缺，导致预测结果的准确性存在较大偏差。 为了提高预测结果，本文提出了一种基于多目标树回归的模型来预测不同产业结构的每月用电量。 由于2013年至2017年上半年上海市实际用电量的数据特征很少。因此，我们收集了上海市各行业的GDP增长，天气状况和旅游旺季分布数据，对数据进行了建模和训练不同月份的不同行业。 用实际值对多目标树回归模型进行了测试，验证了模型的可靠性并预测了2017年下半年各行业的月度用电量。实验结果表明，该模型可以准确地预测该行业的月度用电量。各行