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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提出一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法，利用数据本身的信息，创造性的将数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算，并采用熵权法进行特征筛选出若干特征，利用数百个lightgbm模型分别训练模型，然后采用LR算法对lightgbm模型结果进行融合。通过预测电力负荷未来的分布情况，可以提高调度的精细化水平，促进电网安全，达到有序用电实现节能减排。
主权项：1.一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法，其特征在于：将变电站数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算，并采用熵权法进行特征筛选出若干特征，利用大量lightgbm模型分别训练模型，然后采用LR算法对lightgbm模型训练结果进行融合；所述变电站数据包括：变电站及母线的信息、形成时间序列的负荷数据，以及对应的包括天气、温度、风力的天气预报数据；采用pandas的时间库对时间特征进行处理，提取年，月，日特征；依据lamnda函数对温度特征，进行提取早晚温度，并构建早晚温差特征；采用lambda处理天气和风向风力变化特征，并应用LabelEncoder对天气和风向风力变化处理后的特征进行编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于模型融合的电网母线负荷预测方法
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