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基于气象因子的短期电力负荷预测方法研究的中期报告
本次研究的主要目的是探究基于气象因子的短期电力负荷预测方法，并通过中期报告对研究进展情况进行总结和分析。
1.研究背景
电力负荷预测是电力行业的重要组成部分，对于电力系统的运行和调度具有至关重要的作用。目前，许多方法已经被开发出来，用于预测下一时刻或下一段时间的电力负荷。其中，气象因子对电力负荷的影响尤为显著，因此研究基于气象因子的短期负荷预测方法具有重要的实际意义。
2.研究内容
本次研究围绕基于气象因子的短期电力负荷预测方法展开，主要内容包括以下几点：
(1)收集相关数据：为了研究气象因子对电力负荷的影响，需要收集气象数据和电力负荷数据。气象数据包括气温、湿度、风速、降雨量等，电力负荷数据包括实际负荷和历史负荷。
(2)数据分析和预处理：对收集的数据进行分析和预处理，包括数据清洗、缺失值处理、平滑处理等。同时，对数据进行可视化分析，以便更好地理解数据的特征。
(3)特征提取：通过对气象数据和电力负荷数据的分析，提取出对电力负荷影响较大的气象因素特征，如温度、湿度等。对提取出来的特征进行归一化处理及去除异常值等操作。
(4)模型建立：选择适合的机器学习模型，如神经网络、支持向量机等，建立基于气象因素的短期负荷预测模型。模型的训练和参数调整均需要详细的实验研究和分析。
(5)模型评估：对建立的短期负荷预测模型进行评估，并与其他预测模型进行对比分析。评估指标包括准确率、误差率、召回率等。
3.初步结果
目前，我们已经完成了数据的收集和预处理工作，得到了有关气象因子和电力负荷的清洗后的数据集。我们还进行了数据的可视化分析，发现气象因子与电力负荷之间存在一定的相关性。同时，我们也尝试了一些常见的机器学习模型，如多元线性回归、随机森林等，初步探究了基于气象因子的短期电力负荷预测方法的实现。
4.下一步工作
在接下来的研究中，我们将进一步完善数据的特征提取、建立更为准确的短期电力负荷预测模型，并进行实验评估和对比分析。同时，我们也将对气象因子和电力负荷之间的实际关系进行更深入的探究和研究。