发电电量预测及微电网电能管理方法、系统、介质、程序和电子终端

本申请提供一种发电电量预测及微电网电能管理方法、系统、介质、程序和电子终端。通过使用Xgboost算法和最小化均方根误差来训练发电电量的预测模型，能够同时捕捉非线性特征和高阶交互，并对所有预测误差按平方惩罚，使大偏差被重点修正，这种组合既保留了树模型对离散与连续特征的天然处理能力，又让损失函数与业务评价指标直接对齐，从而在训练阶段就将“整体偏差最小”这一核心需求内化到权重学习过程中，从而更加准确的预测发电电量。