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基于决策树的电力负荷预测模型研究的中期报告
本文旨在研究基于决策树的电力负荷预测模型。首先，介绍了电力负荷预测的意义，及其在电力系统中的重要性。然后，分析了目前电力负荷预测常用的方法，并说明了这些方法的不足之处。接下来，探讨了决策树在数据挖掘领域中的应用，并基于决策树算法提出了电力负荷预测模型的构建方法。最后，介绍了采用的数据集及其数据处理方法，并给出了初步的实验结果和分析。
电力负荷预测在电力系统中具有重要的意义。它能够对未来电力负荷进行准确预测，从而保障电力系统的运行及供电质量，避免出现供需失衡的情况。目前电力负荷预测的方法主要有时间序列分析、神经网络和传统统计学方法等，但是这些方法的预测精度受限，容易受到各种随机因素影响，导致预测结果不够准确。
决策树算法是一种基于数据挖掘和机器学习的算法，在分类、回归等问题上已经得到广泛应用。在电力负荷预测问题上，我们可以通过构建决策树模型，利用历史数据来进行负荷预测。具体而言，我们首先对原始数据进行特征提取，提取出与负荷相关的特征，如时间、温度、湿度等。然后，将这些特征作为节点进行划分，构建决策树模型。最后，利用训练数据对决策树模型进行训练，得到一个预测模型。
本研究采用了美国国家电力网中心（NPCC）提供的电力负荷数据集作为研究对象，该数据集包含了20年间的电力负荷数据，涵盖了36个州及加拿大东部的电力系统。我们首先对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据清洗等。然后，将数据分为训练集和测试集，利用训练集对决策树模型进行训练，并利用测试集对模型进行验证。最后，通过实验结果分析模型的预测精度，并进一步改进模型以提高预测效果。
初步实验结果表明，基于决策树的电力负荷预测模型相较于传统方法具有明显的优势，预测精度明显提高。同时，我们还发现，随着特征个数的增加，预测精度也有所提高。因此，我们将进一步优化算法、提高模型的预测精度和适用性。