一种基于相似日与数据填充的电价预测方法

本发明属于电价预测技术领域，具体涉及一种基于相似日与数据填充的电价预测方法。获取电网供需数据，进行数据预处理，筛选出与电价相关性高的特征组成电价预测数据集；基于筛选出的与电价相关性高的特征，计算待预测日与历史日的特征向量的相似度，利用随机森林计算各个特征的随机森林特征权重，利用相似度与随机森林特征权重加权平均得到最终各个特征相似度，以此筛选相似日，得到第一特征数据；对缺失特征进行填充，得到第二特征数据；对第一特征数据与第二特征数据进行主成分分析，得到主成分特征；基于主成分特征，构建电价预测模型，并对所述电价预测模型进行训练，得到训练的电价预测模型，实现对电价的预测。