负荷预测对电网的供需平衡以及电力市场的平稳运行具有非常重要的意义。梯度提升决策树(GBDT)算法在短期负荷预测中具有很好的应用前景。Light GBM是一个梯度提升框架。该框架训练效率更快、使用内存更低、准确率更高。除此之外,它还支持并行学习,可以处理规模庞大的数据。对GBDT的计算流程及其特征进行了详细的分析,并指出Light GBM的引入可以使GBDT能够更加高效地处理更多的样本。通过histogram决策树算法寻找决策树的最优分割点,可达到降低内存的目的;通过增加决策树最大深度的方式限制过拟合,可提高预测精度;通过直方图作差,可提高运行速度。基于以上三种改进方式,提出了基于Light GBM的改进GBDT算法,并将其应用于短期负荷预测。根据贵州省某县的实际数据构造了相应的算例,验证了所提方法的有效性,证明了该算法具有更高的计算效率以及计算精度。短期负荷预测-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机折弯机滚弧机基于Light GBM的改进GBDT算法不仅可以应用于负荷预测,而且在数据挖掘领域也具有良好的应用前景。第9期基于LightGBM改进的GBDT短期负荷预测研究王华勇，等用率、降低电网运行风险。由于科学技术的进步，相应的负荷预测理论与技术得到了飞速的发展，本文由张家港弯管机网站

转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net理论研究逐步深入［1-2］。近年来，电力负荷预测理论以及方法不断出现。人工神经网络［3］、粒子群算法［4］、小波去噪和决策树［5］、支持向量机［6-7］、时间序列［8-9］、数据挖掘［10］、回归分析［11-12］、决策树和专家系统、模糊理论等方法，为负荷预测提供了理论基础。但是目前已有的一些方法仍存在较大的局限性。例如:神经网络的训练过程中，因学习不足导致的过拟合现象时有发生，且算法收敛速度较慢、较易陷入局部最优;时间序列法的电力负荷短期预测，对历史数据的准确性要求较高。随着时代的发展，对于负荷的需求越来越个性化，但是目前已有的预测算法在预测速度和预测精度上还无法满足要求。小数据的预测采用局部加权线性回归，速度快、误差小。但是当数据增多时，这种方法需要为每个测试点寻找近邻，会加剧运算量，造成单机运算时间成倍增加。因此，如何处理数据量大规模增加时，预测时间过长、预测精度不够的问题就显得尤为重要。本文以贵州省某区县的数据为基础，将基于LightGBM的梯度提升决策树()算法模型运用到短期电力负荷预测的研究中。该方法首先需要对所采集到的基础数据进行筛选、分类和整理，然后整理相应的特征值，最后对预测数据进行验证。1基于LightGBM改进的GBDT梯度提升决策树算法最早是由斯坦福大学教授Friedman于2001年提出短期负荷预测-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机折弯机滚弧机本文由张家港弯管机网站 转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net