基于弹性和XGBoost-RFE算法的短期负荷预测溯源方法

本发明公开了一种基于弹性和XGBoost‑RFE算法的短期负荷预测溯源方法，该方法中包含：数据处理层、预测处理层、递进削减层和判断影响层，为了探究机器学习预测的负荷受何种气象数据的影响最深，该方法最大限度地利用XGBoost算法预测负荷数据的本身逻辑及递归特征消除思想，结合经济学中的有关利用弹性对自变量与因变量关系紧密程度的衡量方法，不仅可以弥补传统基于历史气象数据机械学习的负荷功率预测方法溯源处理多种数据时繁琐的弊端，而且可对现有的稀缺的负荷预测溯源方法进行补充。