基于特定特征和北极熊优化的短期负荷预测方法

本发明适用于负荷预测技术领域，提供了基于特定特征和北极熊优化的短期负荷预测方法。本发明通过获取用户的负荷历史数据，为负荷历史数据匹配基础时间特征和温度数据，生成负荷综合数据；根据负荷综合数据，计算区间负荷最大值和区间负荷最小值，并定义负荷更新特征，将负荷综合数据扩充为整体数据集；划分多个日期种类数据集，构建多个对应的日期种类预测模型；对多个日期种类预测模型进行超参数优化，生成多个优化预测模型，通过多个优化预测模型进行短期负荷预测。能够利用北极熊优化算法对机器学习模型进行超参数调优，以降低预测误差，提升模型性能，通过滑动窗口生成统计特征和构建周期性特征，增强模型对负荷变化规律的表达能力。