多目标树回归提升上海电力系统月度预测精度：案例研究

本篇论文主要关注的是城市电网电量预测，这是一个电力系统运营商的关键任务，对于了解城市经济发展趋势具有重要意义。传统的电力需求预测往往受到多种复杂因素的影响，如各行业的用电需求、GDP增长、天气条件和季节性变化等，这些因素的数据获取和整合对于提高预测精度至关重要。然而，由于数据的稀缺性，过去的研究可能存在预测误差。 论文作者Haiming Li和Ping Chen，来自上海大学电力科学与技术学院，针对这一挑战，提出了一个创新的方法——基于多目标树回归（Multi-Target Tree Regression）模型。多目标树回归是一种集成学习技术，它能够同时处理多个目标变量，这对于电力需求这类多维度预测问题非常适用。他们将模型应用到上海市2013年至2017年上半年的实际用电量数据上，特别关注了各行业的GDP增长数据、天气状况以及旅游业的分布情况，这些都被认为是影响电力消费的重要指标。 论文发表在《计算机与通信》期刊（Journal of Computer and Communications）2019年第七卷，第77019篇，引用的在线ISSN号为2327-5227，印刷版ISSN号为2327-5219，DOI为10.4236/jcc.2019.77019，发布日期为2019年7月24日。文章从第231页至242页深入探讨了模型的构建和实施过程。 研究的核心内容包括数据预处理、特征工程，以及如何利用多目标树回归算法对不同行业的每月用电量进行建模。通过对比实际值，论文验证了多目标树回归模型的有效性和可靠性，特别是在预测2017年下半年上海市各行业的月度用电量时，结果显示模型能够准确地反映出各行业的电力消耗趋势。 总结来说，这篇论文提供了一个实用的工具，可以帮助电力系统运营商更准确地预测不同工业结构的月度用电量，从而为电力调度、能源规划和节能减排策略提供有力支持。未来的研究可以进一步探讨如何优化模型以应对不断变化的环境和经济因素，提高预测的实时性和准确性。