基于机器学习的电力营销预测方法及系统与流程

1.基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述数据预处理，用于对电力营销预测原始数据进行数据预处理，得到电力营销预测初步数据集，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：在在步骤s3中，所述电力营销短期预测，具体为通过建立短期预测模型对短时间内的电力营销进行预测，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述电力营销长期预测，具体为通过建立长期预测模型对长时间内的电力营销进行预测，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：在在步骤s5中，所述预测模型超参数优化具体包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：在步骤s6中，所述电力营销综合预测，具体是通过短期预测模型和长期预测模型的预测结果，制定电力营销决策，优化电力供应链和资源配置，以应对长期电力市场的变化和需求波动。

7.基于机器学习的电力营销预测系统，用于实现如权利要求1-6中任一项所述的基于机器学习的电力营销预测方法，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、电力营销短期预测模块、电力营销长期预测模块、预测模型超参数优化模块和电力营销综合预测模块。

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的电力营销预测系统，其特征在于：所述数据采集模块从电力系统中，通过采集得到电力营销预测原始数据，所述电力营销预测原始数据，包括电力营销短期预测数据和电力营销长期预测数据，并将所述电力营销预测原始数据发送至数据预处理模块；