第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛【B题：电力系统负荷预测分析】完整解题代码Python，共三套

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一、问题背景

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内）预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持；长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力系统的经济效益和社会效益。

复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测问题亟待进一步研究。

二、解决问题

1．地区负荷的中短期预测分析

根据附件中提供的某地区电网间隔15分钟的负荷数据，建立中短期负荷预测模型：

（1）给出该地区电网未来10天间隔15分钟的负荷预测结果，并分析其预测精度；

（2）给出该地区电网未来3个月日负荷的最大值和最小值预测结果，以及相应达到负荷最大值和最小值的时间，并分析其预测精度。

2．行业负荷的中期预测分析

对不同行业的用电负荷进行中期预测分析，能够为电网运营与调度决策提供重要依据。特别是在新冠疫情、国家“双碳”目标等背景下，通过对大工业、非普工业、普通工业和商业等行业的用电负荷进行预测，有助于掌握各行业的生产和经营状况、复工复产和后续发展走势，进而指导和辅助行业的发展决策。请根据附件中提供的各行业每天用电负荷相关数据，建立数学模型研究下面问题：

（1）挖掘分析各行业用电负荷突变的时间、量级和可能的原因。

（2）给出该地区各行业未来3个月日负荷最大值和最小值的预测结果，并对其预测精度做出分析。

（3）根据各行业的实际情况，研究国家“双碳”目标对各行业未来用电负荷可能产生的影响，并对相关行业提出有针对性的建议。

三、代码详细描述（共3套，点击链接可查看具体描述）

1、第一套完整解题代码

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① 数据清洗处理代码+数据可视化代码+特征工程代码+模型预测代码+后期优化策略

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）。
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。
代码操作介绍：
只需导入数据，安装机器学习catboost、xgboost、lightgbm三个模型的包即可跑通

②第二大问第一小问：突变时间确定代码

通过MK突变检验以及Pettitt检验确定突变时间，包括检验的资料以及完整代码，导入数据直接运行即可。
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2、第二套完整解题代码

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全套Python解题方案Baseline代码

① 数据分析处理+特征提取代码

具体包含：数据读取、温度特征处理、天气状况特征处理、风向特征处理、天气进行有序编码、连着两张表、时序特征提取(后期直接加入测试集数据)

② 模型训练+模型评价代码

具体包含：自定义训练集、模型训练、模型评价(MAE，RMSE)
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3、进阶版完整解题代码

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① 时序模型ARIMA、prophet以及神经网络模型

其中包括单变量时序模型和多变量时序模型，作图更加完善，时序问题可视化+统计学模型：

② 第一问：LSTM神经网络代码

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。

​③ 第二问：时间突变检测

包括MK突变检验，统计学检验，t检验等多种检验方式。

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