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地区电网短期负荷预测方法研究及实现的中期报告
该研究旨在探索地区电网短期负荷预测的方法，并实现可行的预测模型。本中期报告将介绍已经完成的研究工作，包括数据采集和处理、特征工程、模型选择以及预测结果评估。
一、数据采集和处理
本研究选取一家电力公司的负荷数据进行研究。数据来源包括电力公司提供的实时负荷数据和天气数据。负荷数据包括每小时的用电量，天气数据包括每小时的温度、湿度和风速等参数。数据采集工具使用Python编写的数据爬虫，并使用Pandas库进行数据处理和清洗。
二、特征工程
特征工程是选择合适的特征，并将其转换为可用于预测的特征。本研究选取了以下特征：
1.前一天同一时间的负荷数据。
2.前一周同一时间的负荷数据。
3.当前时间的天气数据。
对于负荷数据，本研究还进行了差分处理。差分处理可将数据序列的趋势部分去除，使得模型更易于捕捉数据集的随机性。差分处理使用PythonNumPy库的差分函数实现。
三、模型选择
本研究尝试了传统的时间序列模型和机器学习模型，包括ARIMA、随机森林、XGBoost和神经网络等。通过交叉验证和均方误差等指标评估，最终选择了神经网络模型。神经网络模型可处理非线性问题，并在时间序列预测方面表现出色。
四、预测结果评估
本研究使用平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）评估预测结果。预测结果表明，神经网络模型的预测效果优于其他模型。此外，本研究还对模型进行了超参数调整和训练不同时间段的模型，以进一步优化预测结果。
五、总结和未来工作
本中期报告介绍了地区电网短期负荷预测方法的研究工作，包括数据采集和处理、特征工程、模型选择和预测结果评估。预测结果表明，神经网络模型的预测效果优于其他模型，可以作为可行的预测模型。未来工作将继续优化模型，并研究负荷预测和市场调整的关系，以提高电力公司的负荷管理效率和盈利能力。