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基于优化决策树的短期电力负荷预测研究的任务书
任务书
任务名称：基于优化决策树的短期电力负荷预测研究
任务背景：
短期电力负荷预测是电力系统调度和运行中的一项重要工作。精准的短期负荷预测能够帮助调度员制定合理的发电计划和购电计划，保障电网安全稳定运行。传统的短期负荷预测方法主要基于统计模型和时间序列建模，但其对于非线性、动态的负荷数据预测效果较差。利用决策树算法进行短期电力负荷预测能够考虑多因素影响，并对决策节点优化，提高预测精度。
任务目的：
本研究旨在基于优化决策树算法，建立一种高精度的短期电力负荷预测模型。通过历史负荷数据、天气数据等多因素影响因素的分析，优化决策节点参数，提高预测精度和稳定性，并研究模型的实际应用效果。
任务内容：
1.收集分析电力系统历史负荷数据、天气数据，确定数据处理方法。
2.利用决策树算法，建立短期电力负荷预测模型。
3.优化决策节点参数，提高模型预测精度和稳定性。
4.验证预测模型的预测精度和运行效率。
5.与传统短期负荷预测方法进行对比分析，评估模型实际应用效果。
任务要求：
1.熟练掌握电力系统及电力负荷预测相关知识。
2.熟练掌握机器学习算法、决策树算法等计算机科学基础知识。
3.具备数据分析与处理能力，熟练使用Python等编程语言进行数据处理和建模。
4.具备团队协作能力和学术写作能力，能够撰写学术论文。
任务时间：
本任务预计时长为3个月。其中1个月用于数据收集与处理，1个月用于模型建立与优化，1个月用于预测模型应用效果的评价与分析。
任务成果：
1.短期电力负荷预测模型的代码和模型文档；
2.对比实验结果的数据、分析方法和论文。
任务执行者：
本任务招募1名电力系统或计算机科学相关专业的研究生或博士生。具备电力行业实践经验或机器学习研究经验者优先考虑。