机器学习电力负荷预测模型分类

负荷数据机器学习的核心在于通过历史时序数据与环境特征的深度融合，利用非线性映射能力，将传统统计学预测的误差率降低至行业领先水平，是实现电网调度与工业节能的关键技术，负荷数据机器学习的技术演进逻辑电力负荷预测早已告别了单一的线性回归时代，传统统计学方法如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）在处理平稳序列时表现尚可……