基于随机森林的短期电力负荷预测

基于随机森林的短期电力负荷预测是一种利用随机森林算法来进行电力负荷预测的方法[^1]。随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成，每个决策树都是基于随机选择的特征进行训练。在电力负荷预测中，随机森林可以通过对历史负荷数据进行训练，来预测未来一段时间内的电力负荷。

下面是基于随机森林的短期电力负荷预测的步骤：
1. 收集历史电力负荷数据，包括时间和对应的负荷值。
2. 将历史负荷数据分为训练集和测试集。
3. 使用训练集来构建随机森林模型。在构建模型时，可以设置决策树的数量和分裂特征数。
4. 使用测试集来评估模型的性能。可以使用指标如均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）来评估预测结果与实际值之间的差异。
5. 根据模型的性能进行调整和改进，如调整决策树的数量和分裂特征数，重新训练模型并进行评估。

通过以上步骤，基于随机森林的短期电力负荷预测模型可以得到较准确的负荷预测结果。

相关问题

短期电力负荷预测 天气

### 短期电力负荷预测中的天气因素考量

在短期电力负荷预测中，天气条件是一个至关重要的影响因素。不同的气象参数如温度、湿度、风速以及日照强度都会直接影响用户的用电行为模式。

#### 天气分类及其对负荷的影响

对于晴天工作日、节假日及阴雨天这三种典型场景：

- **晴天工作日**：通常具有较为规律的用电高峰时段，在白天由于商业活动活跃而形成较高的峰值；夜晚随着人们回家休息则会出现另一个相对较小的峰谷差。

- **节假日**：居民生活作息变化较大，整体上可能呈现出不同于平时的工作日特征，特别是在公共假期期间，某些特定时间段内的需求可能会异常增加或减少。

- **阴雨天**：恶劣气候条件下，室内取暖制冷设备使用频率上升，可能导致全天候持续性的高能耗状态[^1]。

#### 模型架构设计

采用Stacking框架来构建多模型融合方案，通过集成多个基础估计器（Base Estimators），能够有效提升最终输出结果的质量。具体来说，针对上述提到的不同类型的日期类别分别训练对应的子模型，并将其组合起来作为顶层元学习者的一部分输入源之一。这样做的好处是可以充分利用每种情况下特有的历史样本信息，从而更好地拟合实际发生的趋势走向。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor

# 加载并预处理数据集...
data = pd.read_csv('electricity_load_data.csv')
weather_features = ['temperature', 'humidity', 'wind_speed']
target_column = 'load'

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data[weather_features], data[target_column])

base_models = [
    ('rf', RandomForestRegressor()),
    ('lgbm', LGBMRegressor())
]

stacked_model = StackingCVRegressor(regressors=base_models,
                                    meta_regressor=XGBRegressor(),
                                    use_features_in_secondary=True)

stacked_model.fit(X_train, y_train)
predictions = stacked_model.predict(X_val)

此代码片段展示了如何创建一个简单的堆叠回归器用于短期电力负荷预测。这里选择了随机森林和支持向量机作为基底模型，并以`XGBoost`作为元学习者的代表实例来进行最后一步的学习过程。