基于机器学习的电力负荷预测模型优化与误差分析

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DOI: 10.12361/2661-3476-07-06-173426

基于机器学习的电力负荷预测模型优化与误差分析

马雨翔, 白琰玺, 郑佳元

西安市物联网应用实验室

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摘要：本文聚焦基于机器学习的电力负荷预测模型优化与误差分析。首先对电力负荷预测现状及机器学习应用潜力进行阐述，接着详细介绍数据预处理流程，包括收集清洗与特征工程。在模型构建方面，探讨常用模型、参数调优及集成学习。通过选取评估指标，深入剖析误差来源并对比不同模型。以实际案例验证模型效果，展示预测结果并分析。研究为电力负荷预测提供优化思路，有助于提高预测准确性。

关键词：

机器学习；电力负荷预测；模型优化；误差分析；特征工程

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3484

年,卷(期)：2025,7(6)