摘要
摘要：电力负荷预测是电力系统运行和管理中的关键任务，传统的预测方法常常面临数据非线性、时变性等挑战。近年来，机器学习技术的发展为负荷预测带来了新的机遇。通过对历史负荷数据的深入分析，结合多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）及深度学习（DL）等，能够有效提取潜在特征并实现高精度预测。尤其是在大数据背景下，机器学习能够处理海量数据，并及时捕捉电力负荷的变化规律。此外，集成学习方法的引入，使得不同模型的优势得到充分利用，从而进一步提升了预测性能。本研究探讨了不同机器学习方法在电力负荷预测中的应用，分析其优缺点，并提出改进建议，以促进电力系统的智能化发展。
出版日期
2024年09月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
