一种基于机器学习与强化学习的自适应负荷预测方法

本申请提供了一种基于机器学习与强化学习的自适应负荷预测方法。随着电力系统的快速发展，负荷预测的准确性对电力系统的经济运行和可靠性至关重要。传统的负荷预测方法，如多元线性回归、支持向量回归和梯度提升回归，虽然在某些情况下表现良好，但往往缺乏自适应选择最优模型的能力。此外，这些方法在面对复杂和动态变化的负荷数据时，可能无法达到最佳的预测效果。为了解决这一问题，本发明提出了一种基于机器学习与强化学习的自适应负荷预测方法。