【摘 要】
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当前电力负荷预测问题中负荷数据普遍受到多种因素的影响，很多对负荷预测的研究仅关注对预测方法、模型进行优化而忽略了各种条件因素对负荷真实存在的影响，导致负荷预测方法往往在训练集和验证集上准确性较高，一旦到了实际场景中就常常失准。因此，提出特征工程在电力负荷预测时的关键作用，在进行负荷预测前先进行数据挖掘与特征分析，以提高预测效率与准确率。首先，对时间、温度、气压、紫外线强度等多种因素进行数据挖掘与特
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当前电力负荷预测问题中负荷数据普遍受到多种因素的影响，很多对负荷预测的研究仅关注对预测方法、模型进行优化而忽略了各种条件因素对负荷真实存在的影响，导致负荷预测方法往往在训练集和验证集上准确性较高，一旦到了实际场景中就常常失准。因此，提出特征工程在电力负荷预测时的关键作用，在进行负荷预测前先进行数据挖掘与特征分析，以提高预测效率与准确率。首先，对时间、温度、气压、紫外线强度等多种因素进行数据挖掘与特征分析，对比不同因素对负荷预测的重要性；其次，使用多种不同预测方法对负荷进行预测，并得出预测结果；最后，通过对比分析，证明所提方法在实际场景的电力负荷预测中有广泛应用前景。
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