电力负荷预测毕业论文答辩时，老师会问什么问题

1. 你选取了什么样的预测模型？

优秀答案：我选用了ARIMA模型和神经网络模型。ARIMA模型是一种经典的时间序列预测方法，可以较准确地预测未来的负荷值，而神经网络模型具有较强的模型拟合能力，能够更好地捕捉负荷变化趋势。

2. 如何评估你的模型准确率？

优秀答案：我采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评价标准。通过对比各个模型在这些指标上的表现，可以得出模型的准确性。

3. 你是如何选择特征的？

优秀答案：我选择了时间、节假日、气象因素和前一日负荷量等因素作为特征。其中时间因素是必要的选项，而气象因素和节假日等非时间因素对负荷预测也有很大的影响，前一日负荷量则可以反映负荷的历史变化趋势。

4. 是否有考虑过非线性因素对预测的影响？

优秀答案：是的，我在神经网络模型中使用了非线性激活函数，并且在数据预处理中进行了归一化来避免非线性因素对预测的影响。

5. 是否有应对特殊情况的预测策略？

优秀答案：是的，我在模型中加入了异常检测方法，对特殊情况如突发性错误进行处理，确保预测结果的可靠性。

6. 预测结果的误差率是否可以接受？

优秀答案：根据指标的评估结果，预测误差率在可接受的范围内，可以满足实际应用需求。

7. 是否有考虑进行进一步优化？

优秀答案：是的，我会考虑进一步优化模型，比如加入更多的特征，使用更先进的算法等，以进一步提高预测准确率。

8. 如何保证预测模型在实际应用中的有效性？

优秀答案：我会在模型预测过程中，不断进行调整和优化，不断验证模型的预测能力，并根据实际应用需求进行灵活的调整。

9. 是否有考虑到未来的电力使用情况变化？

优秀答案：是的，我会根据未来的电力使用情况变化，对预测模型进行更新和调整。

10. 是否有考虑过负荷预测的时效性？

优秀答案：是的，我会及时更新负荷预测模型，确保预测结果的时效性和准确性。

11. 你认为你的研究有哪些创新点？

优秀答案：我的研究使用了多种模型和数据处理方法，结合实际的数据分析，对电力负荷预测问题进行深入研究，取得了较好的预测效果。

12. 你在研究中遇到了哪些问题？

优秀答案：在研究过程中，由于负荷数据的复杂性、不稳定性等问题，预测准确度有时难以保证，需要针对不同的问题进行综合考虑和优化。

13. 你会如何将你的研究成果应用到实际中去？

优秀答案：我会将研究结果与实际的负荷预测工作相结合，进行优化和改善，并对实际应用问题进行分析和处理，为实现更加精确的电力负荷预测贡献自己的力量。