基于改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型

为了提高电力系统短期负荷预测的准确性,本文提出了基于改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型。改进随机森林算法是将随机森林算法中的决策树数量和分裂特征数等参数采用粒子群进行优化,通过比较每组参数对应的随机森林袋外数据误差,获取参数最优值,使随机森林算法的性能得到最优,并采用山东省某城市电网的历史负荷数据进行仿真分析。仿真结果表明,与基于传统随机森林算法的预测模型相比,本文所提出的预测模型的平均绝对误差降低0.81%,最大相对误差降低1.89%,说明本文所提出的基于改进随机森林算法的短期负荷预测模型具有更好的预测性能。该研究具有一定的工程实用性。