一种基于用户行为分析的电量预测方法

    公开(公告)号:CN107590571A

    公开(公告)日:2018-01-16

    申请号:CN201710931863.4

    申请日:2017-10-10

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及电力设备技术领域,尤其涉及一种基于用户行为分析的电量预测方法。采集远程数据仓库的数据到本地数据库中,避免直接访问导致的运行速度慢的情况发生,通过对远程数据仓库内的用户数据进行属性定义,便于对采集的数据进行属性分类;系统设计时只用根据属性类型便列出相应的用户属性信息;在本体数据库中存储多个电量预测算法包,便于比较各个算法包的情况,通过处理控制器对收集到的数据进行预处理和预分析,便于利用电量预测算法包进行用户电量预测,获取远程数据仓库中的电量真实值,结合电量预测值,计算处预测准确率,将预测准确率和预测值发送至可视化交互界面,进而可或者适宜的电量预侧算法,提高电量预测的准确性。