决策树与随机森林在电力负荷预测中的混合应用

1. 项目背景与核心价值

电力负荷预测是智能电网运行管理的关键技术支撑。随着新能源占比提升和用电场景多元化，传统时间序列预测方法（如ARIMA）在应对非线性、高维度负荷数据时面临显著局限性。本项目创新性地将决策树（Decision Tree, DT）与随机森林（Random Forest, RF）相结合，构建了兼具可解释性与预测精度的混合模型。

关键创新点：通过DT的单树结构解析关键特征分裂逻辑，结合RF的Bootstrap聚合技术降低方差，实现预测误差降低30%以上。

2. 技术架构解析

2.1 整体解决方案设计

项目采用模块化工程架构，包含以下核心组件：

• 数据层：集成气象数据（温度/湿度）、日历信息（节假日/星期）和历史负荷数据
• 特征工程层：
  • 自动提取24小时滑动窗口统计量
  • 构造周期特征（小时/星期/季节）
  • 基于互信息的特征重要性筛选
• 模型层：
  • 基础DT模型（max_depth=10, min_samples_leaf=5）
  • RF集成模型（n_estimators=120, max_features='sqrt'）
  • 动态加权融合策略（DT:RF = 3:7）

2.2 关键技术实现细节

2.2.1 数据预处理流水线

matlab复制% 缺失值处理
data = rmmissing(raw_data);  % 删除全空行
data = fillmissing(data, 'movmean', 24);  % 24小时滑动均值填充

% 特征标准化
[Z, mu, sigma] = zscore(features);  
target = log(load_data);  % 负荷值对数变换

% 异常值检测
is_outlier = isoutlier(target, 'grubbs');
data = data(~is_outlier, :);

2.2.2 决策树优化策略

• 采用代价复杂度剪枝（CCP）防止过拟合
• 基于信息增益比选择分裂特征
• 设置早停条件（min_impurity_decrease=0.001）

2.2.3 随机森林增强设计

matlab复制rf_model =