技术特征：
技术总结
本发明公开了基于随机森林回归和多步寻优的短期负荷需求预测方法，包括：S100提供原始数据集，将原始数据集划分为训练集和预测集；S200对原始数据集进行特征筛选；S300基于训练集训练随机森林回归模型，对随机森林回归模型参数进行多步寻优，得短期负荷需求预测模型；S400以预测集为输入，利用短期负荷需求预测模型获得负荷需求预测值，将负荷需求预测值及对应的负荷特征数据加入训练集，作为预测下一个预测点的负荷需求值时的历史负荷需求数据和历史负荷特征数据。本发明方法模型全局泛化性能强，参数选择快速，运行效率高，短期负荷需求预测精度高。
技术研发人员：孔政敏;吕何;付卓林;王碟;张成刚;杨玉杰
受保护的技术使用者：武汉数澎科技有限公司
技术研发日：2019.04.25
技术公布日：2019.08.16