改进型XGBoost算法模型的企业电力负荷电费优化

• 作者: 仲立军 杨玉锐 周晓琴 牛中伟 周子誉
• 来源期刊: 电气自动化
• 关键词: 电力负荷 电费优化 XGBoost算法模型 逐步回归算法模型 权重 弱学习器
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电力系统及其自动化
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2021.03.023

摘要

针对现有技术中企业电力负荷电费优化效果差的问题,提出了新型的企业电力负荷电费优化方法,构建了改进型XGBoost算法模型.通过构建多个决策树提高了企业电力负荷的预测精度.在XGBoost算法模型的基础上,应用逐步回归算法模型,通过持续调整XGBoost算法模型中决策树的权重,不断地训练输出的单个弱学习器.实现XGBoost算法模型输出的多个决策树学习器的加权求和,从而实现了电力负荷电费预测数值的高精度输出.试验表明,研究的方法精确度高.