Формирование выборки исходных данных для машинного обучения модели краткосрочного прогнозирования электропотребления

DOI: 10.25728/avtprom.2023.10.08

Рассмотрены вопросы краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии с использованием метода машинного обучения XGBoost. Предложена структура ансамбля деревьев решений градиентного бустинга XGBoost, предназначенная для формирования прогноза электропотребления на сутки вперед. Определены значимые технологические параметры и размер обучающей выборки для прогнозирования с требуемой точностью.