地区电网短期负荷预测方法研究及实现的中期报告该研究旨在探索地区电网短期负荷预测的方法，并实现可行的预测模型。本中期报告将介绍已经完成的研究工作，包括数据采集和处理、特征工程、模型选择以及预测结果评估。一、数据采集和处理本研究选取一家电力公司的负荷数据进行研究。数据来源包括电力公司提供的实时负荷数据和天气数据。负荷数据包括每小时的用电量，天气数据包括每小时的温度、湿度和风速等参数。数据采集工具使用Python编写的数据爬虫，并使用Pandas库进行数据处理和清洗。二、特征工程特征工程是选择合适的特征，并将其转换为可用于预测的特征。本研究选取了以下特征：1.前一天同一时间的负荷数据。2.前一周同一时间的负荷数据。3.当前时间的天气数据。对于负荷数据，本研究还进行了差分处理。差分处理可将数据序列的趋势部分去除，使得模型更易于捕捉数据集的随机性。差分处理使用PythonNumPy库的差分函数实现。三、模型选择本研究尝试了传统的时间序列模型和机器学习模型，包括ARIMA、随机森林、XGBoost和神经网络等。通过交叉验证和均方误差等指标评估，最终选择了神经网络模型。神经网络模型可处理非线性问题，并在时间序列预测方面表现出色。四、预测结果评估本研究使用平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）评估预测结果。预测结果表明，神经网络模型的预测效果优于其他模型。此外，本研究还对模型进行了超参数调整和训练不同时间段的模型，以进一步优化预测结果。五、总结和未来工作本中期报告介绍了地区电网短期负荷预测方法的研究工作，包括数据采集和处理、特征工程、模型选择和预测结果评估。预测结果表明，神经网络模型的预测效果优于其他模型，可以作为可行的预测模型。未来工作将继续优化模型，并研究负荷预测和市场调整的关系，以提高电力公司的负荷管理效率和盈利能力。