专注数据挖掘
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第十届泰迪杯数据挖掘B题电力系统负荷预测

电力系统负荷预测包含不同类型变电站电站和母线出线端负荷等数据，对每15分钟为一个时间间隔的负荷数据进行数据处理与建模，预测未来多天的负荷数据。电网线路连接情况复杂，需预测结果数量非常多。

本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进行了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运行时间一般在2分钟内。本次代码首先对数据进行可视化，其次对数据进行特征工程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进行预测，文中包括数据清洗、特征工程、模型预测以及后期优化策略，后期将提供神经网络代码(CNN，LSTM)以及时序prophet模型。

注释:本次基于示例数据，全部数据出来以后完全可以进行套用

代码展示

第十届泰迪杯数据挖掘B题电力系统负荷预测_第1张图片

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