公开(公告)号：CN111126445A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911197386.9

申请日：2019-11-29

申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 许言路 ,  王涛 ,  郑军 ,  武志锴 ,  韩震焘 ,  张子信 ,  巴林 ,  吉星 ,  王文德 ,  朱冰 ,  赫鑫 ,  贾博 ,  曲学明 ,  王延泽 ,  姜春萌

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及电力系统负荷预测领域和大数据领域，特别涉及一种面向智能电表海量数据的多步聚合负荷预测方法。本发明首先对用户的典型负荷曲线进行聚类；再用聚类结果训练一个分类网络；接下来为每一个簇的聚合曲线训练一个预测模型，再将所有簇的预测值加起来得到总聚合预测。本发明通过聚类类似用户，使得一类用户可以被专用的预测模型预测，提升了预测阶段的专业性。通过分类算法，使得新加入的用户可被直接分如某一类，防止反复执行海量数据的聚类操作，大大节省了运行时间，提升了本发明实际操作的可能性。本发明适用于智能电表海量数据的聚合预测，并且能够显著提升聚合预测精度。