偏最小二乘回归分析在中长期负荷预测中的研究的中期报告偏最小二乘回归分析（PartialLeastSquaresRegression，简称PLSR）是一种常用的多元回归分析方法，已被广泛应用于各个领域中预测和建模。在中长期负荷预测领域中，PLSR也被应用于建立负荷预测模型，旨在提高预测精度。本研究旨在利用PLSR方法建立中长期负荷预测模型，并探究PLSR方法在负荷预测中的应用价值。本次中期报告主要介绍了以下几个方面的研究进展：1.数据收集与预处理：本研究使用了某电力公司2018年至2019年的负荷数据，共计732个数据点。为了提高预测精度，我们对原始数据进行了平滑处理，并进行了数据归一化处理，以避免模型复杂度过高导致的过拟合问题。2.PLSR方法建模：本研究利用PLSR方法建立了一个中长期负荷预测模型，并通过交叉验证的方法选择了最优的成分数，以避免模型过拟合。具体来说，我们将数据集分为训练集和测试集，利用训练集进行模型训练，再用测试集进行模型预测，以评估预测精度。3.模型评估：为了评估PLSR模型的性能，我们运用了均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）两个指标来衡量预测误差。实验结果表明，PLSR方法在中长期负荷预测中取得了较好的预测效果，其预测误差较小，预测精度较高。总之，本研究在中长期负荷预测中探究了PLSR方法的应用价值，并通过实验验证了该方法在负荷预测中的有效性。在未来的研究中，我们将进一步优化模型参数，提高预测精度，以更好地实现中长期负荷预测的目标。