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公开(公告)号:CN105512768A
公开(公告)日:2016-04-20
申请号:CN201510934200.9
申请日:2015-12-14
Abstract: 一种大数据环境下用户用电关联因素辨识及用电量预测方法,针对与用电量预测相关的大数据种类多、体量大、维度高和生成速度快等特点,在研究用户用电特性评价指标的基础上,运用海量用户用电特性子空间聚类分析方法,挖掘用户多种用电模式,拓展现有的用电行为分析方法,同时根据不同用电模式对用户进行群体划分,并利用互信息矩阵从区域及行业经济数据、气候条件,以及电力价格等方面辨识与用户群体用电量相关联的因素,构建基于随机森林算法的用电量大数据预测模型,实现了用电预测全过程的数据驱动,并且可以规避用电模式差异性为用电量预测带来的不利影响,具有较高的预测精度,适用于大数据的分析处理。