1.一种基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.原始数据分解；

获取电力负荷数据，计算每日最大用电量，形成日高峰负荷数据时间序列；利用ICEEMDAN分解方法对日高峰负荷时间序列进行分解，得到频率由高至低的多个模态分量；

对各个模态分量进行过零率计算，并将其划分为高频部分与低频部分；

步骤2.建立特征工程；

建立特征工程，确定第一层预测模型的原始输入特征，原始输入特征包括负荷历史数据、星期、节假日以及平均温度；将步骤1得到的高频部分和低频部分作为标签信息，配合经特征工程分析确定的原始输入特征，形成第一层预测模型所需的数据集；

步骤3.构建第一层预测模型数据集；

将步骤2形成的数据集中原始输入特征与标签信息进行Z‑score标准化处理，并划分为第一层预测模型初始训练集与第一层预测模型测试集；

第一层预测模型初始训练集包括高频部分初始训练集和低频部分初始训练集；

第一层预测模型测试集包括高频部分测试集和低频部分测试集；

将所述高频部分初始训练集进一步划分为高频部分训练集和高频部分验证集；将所述低频部分初始训练集进一步划分为低频部分训练集和低频部分验证集；

步骤4.搭建第一层预测模型，第一层预测模型包括针对高频部分的Bagging‑XGBoost预测模型以及针对低频部分的MLR预测模型；

步骤4.1.针对高频部分，首先利用高频部分训练集对XGBoost模型进行训练，同时引入SSA算法进行超参数寻优，通过高频部分验证集对初步训练好的XGboost模型进行验证；

在高频部分验证集上通过不断调整XGBoost模型的超参数集，获得XGBoost模型的最优超参数集，进而得到调整好的XGBoost模型；引入Bagging并行集成算法对调整好的XGBoost模型进行并行集成，从而形成Bagging‑XGBoost预测模型；

利用高频部分训练集对Bagging‑XGBoost模型进行并行训练，进而在高频部分验证集上对Bagging‑XGBoost模型进行测试，并记录高频部分验证集上的预测结果；

利用高频部分初始训练集对Bagging‑XGBoost模型进行训练，进而在高频部分测试集上对高频部分进行预测，并保留在高频部分测试集上的预测结果；

步骤4.2.针对低频部分，利用低频部分训练集对MLR模型进行训练，进而在低频部分验证集上对低频部分进行预测，保留预测结果；

利用低频部分初始训练集对MLR模型进行训练，进而在低频部分测试集上对低频部分进行预测，并保留在低频部分测试集上的预测结果；

步骤5.构建第二层预测模型数据集；

将高频部分和低频部分在各自验证集上的预测结果直接相加，并结合对应的原始输入特征中的星期、节假日以及平均温度数据作为第二层预测模型的输入特征，同时结合对应的实际高峰负荷值作为标签信息，共同形成新的训练数据集，即第二层预测模型初始训练集；

将高频部分和低频部分在各自测试集上的预测结果直接相加，形成日高峰负荷数据时间序列的初步预测结果，并结合对应的原始输入特征中的星期、节假日以及平均温度数据作为第二层预测模型的输入特征，同时结合对应的实际高峰负荷值作为标签信息，共同形成第二层预测模型测试集；

将第二层预测模型初始训练集划分为第二层预测模型训练集与第二层预测模型验证集；

步骤6.搭建第二层预测模型，第二层预测模型为Bagging‑RBFNN模型；

采用RBFNN网络对日高峰负荷数据时间序列的初步预测结果进一步修正，利用第二层预测模型训练集对RBFNN网络训练，在第二层预测模型验证集上验证调整RBFNN网络的超参数，进而得到调整好的RBFNN网络；引入Bagging并行集成学习方法将调整好的RBFNN网络进行并行集成，形成Bagging‑RBFNN预测模型；

采用第二层预测模型初始训练集对Bagging‑RBFNN模型进行训练；当Bagging‑RBFNN模型训练好后，利用Bagging‑RBFNN模型对第二层预测模型测试集进行测试，实现对步骤5的日高峰负荷数据时间序列的初步预测结果的误差修正，得到最终的日高峰负荷预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1中，ICEEMDAN对日高峰负荷数据时间序列进行分解的过程如下：(i)

步骤1.1.首先在日高峰负荷数据时间序列x中加入特殊噪声E1(w )，得到待分解信号x(i) (i) (i) (i)，其公式如下：x ＝x+β0E1(w )；其中，w 为第i次加入的高斯白噪声；

(i)

步骤1.2.在步骤1.1的基础上计算每个待分解信号x 的局部均值，进而将每个待分解(i) (i)信号x 的局部均值结果进行加和平均得出第一个残差分量r1，r1＝；其中，M<·>为信号的局部均值，操作符<·>为求均值操作；

步骤1.3.用日高峰负荷数据时间序列x减去第一个残差分量r1，得一阶模态分量IMF1，计算公式为：IMF1＝x‑r1；

步骤1.4.利用第一个残差分量r1减去第二个残差分量r2，得二阶模态分量IMF2，计算公(i)式为：IMF2＝r1‑r2，其中，r2＝；

步骤1.5.通过下述公式计算得到第k阶模态分量IMFk，IMFk＝rk‑1‑rk；

(i)

其中，rk＝，k＝3,4,…,N；Ek(·)为经验模态分解后的第k个模态分量算子；βk‑1为求解第k个模态分量时的噪声标准差；

令k＝k+1，重复该步骤1.5，直到残差分量满足终止条件或模态分量小于前三阶局部极值时ICEEMDAN分解方法终止；通过ICEEMDAN分解方法对日高峰负荷数据时间序列进行分解，得到多个模态分量。

3.根据权利要求2所述的基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1中，对各个模态分量进行过零率计算并划分为高频部分与低频部分的过程为：步骤1.6.根据过零率公式，分别计算各个模态分量的过零率；

步骤1.7.根据各个模态分量的过零率划分高频部分与低频部分；其中，过零率在0.1至

0.01之间的模态分量被划分为高频部分，0.01以下的模态分量被划分为低频部分；

按照上述划分方式，模态分量IMF1至IMF5为高频部分，IMF6和Res余量为低频部分；

步骤1.8.针对高频部分和低频部分进行局部叠加重构，其中：将高频部分中过零率大于0.1的模态分量IMF1、IMF2和IMF3叠加重构为新高频部分* *IMF1，将过零率在0.01至0.1之间的模态分量IMF4和IMF5叠加重构为新的高频部分IMF2 ；

*

最后将低频部分的IMF6和Res余量叠加重构为新的低频部分IMF3。

4.根据权利要求3所述的基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

步骤2.1.利用XGBoost能够在训练过程中根据结构分支数目的增益情况计算特征重要度的特性，对影响负荷变化的输入特征进行重要度评分，确定预测模型的原始输入特征，参与特征重要性评分的原始输入特征包括负荷历史数据、星期、节假日以及平均温度；

* * *

步骤2.2.将步骤1划分的高频负荷分量IMF1 、IMF2 与低频负荷分量IMF3作为标签信息，同时结合步骤2.1确定的原始输入特征形成新数据集；

其中，原始输入特征中的负荷历史数据为对应的各负荷分量值。

5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有可执行代码；其特征在于，当处理器执行可执行代码时，用于实现权利要求1至4任一项所述的基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序；其特征在于，当程序被处理器执行时，用于实现权利要求1至4任一项所述的基于多算法融合的双层精细化日高峰负荷预测方法。