本文主要是介绍电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 效果一览
- 文章概述
- 源码设计
- 参考资料
效果一览
文章概述
电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）
所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数值。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和
这篇关于电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
