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申请/专利权人：国网山西省电力公司营销服务中心

摘要：本发明公开了基于机器学习的电力营销预测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、电力营销短期预测、电力营销长期预测、预测模型超参数优化和电力营销综合预测。本发明涉及电力营销预测技术领域，具体是指基于机器学习的电力营销预测方法及系统，本发明通过引入短期和长期预测相结合的方法，并根据短期预测结果调整长期预测结果；采用采用多种数据处理组合的方法建立短期预测模型，适应不同数据模式和降低预测模型的过拟合风险；本方案采用圆混沌种群、权重因子和精英突变改进获取预测模型最优参数的算法，获取到最优参数组合。

主权项：1.基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：电力营销短期预测；步骤S4：电力营销长期预测；步骤S5：预测模型超参数优化；步骤S6：电力营销综合预测；在步骤S1中，所述数据采集，用于采集电力营销推荐所需的原始数据，具体为从电力系统中，通过采集得到电力营销原始数据；所述电力营销预测原始数据包括电力营销短期预测数据和电力营销长期预测数据，所述电力营销短期预测数据包括实时电力消费数据、短期历史电力消费数据、天气数据和短期事件信息数据，所述电力营销长期预测数据包括长期历史电力消费数据、长期气候变化数据、人口城市化数据和相关电力政策法规数据；在步骤S2中，所述数据预处理，用于对原始数据进行数据预处理，具体为对电力营销预测原始数据进行数据预处理，得到电力营销预测初步数据集；在步骤S3中，所述电力营销短期预测，用于对短时间内的电力营销进行预测，具体为建立短期预测模型对短时间内的电力营销进行预测，得到电力营销短期预测结果；在步骤S4中，所述电力营销长期预测，用于对长时间内的电力营销进行预测，具体为建立长期预测模型对长时间内的电力营销进行预测，得到电力营销长期预测结果；在步骤S5中，所述预测模型超参数优化，用于预测模型超参数优化，通过超参数优化算法，得到短期预测模型和长期预测模型参数最优解组合；在步骤S6中，所述电力营销综合预测，具体是通过短期预测模型和长期预测模型预测结果进行综合，制定电力营销决策，优化电力供应链和资源配置。

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