【2016电工杯A题资料】基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和能源管理的重要基础，直接影响电力系统的经济性和安全性。传统的随机森林算法虽然能够处理高维非线性数据，但在电力负荷预测中仍存在精度不足的问题。

针对这一问题，研究人员提出了基于灰色投影改进的随机森林算法。该方法的核心思想是通过灰色系统理论增强数据特征提取能力，具体体现在三个关键环节：

首先是数据预处理阶段，运用灰色投影技术对历史负荷数据进行降维处理。这种方法能有效挖掘数据中的潜在规律，同时消除噪声干扰，为后续预测奠定更好的数据基础。

其次是特征工程优化，通过灰色关联分析筛选出与负荷变化强相关的特征变量。相比传统随机森林的特征选择方式，这种方法能更准确地识别温度、湿度、节假日等外部因素对负荷的影响程度。

最后在模型训练环节，改进算法将灰色预测结果作为新的特征输入随机森林模型。这种融合方式充分利用了灰色系统在小样本预测和随机森林在高维数据处理上的各自优势，形成了互补效应。

实际应用表明，该改进算法在预测精度和稳定性方面都有显著提升。特别是在应对节假日等特殊时段的负荷波动时，表现出比传统方法更好的适应性。这种算法思路也为其他时间序列预测问题提供了有价值的参考。