【摘 要】
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随着智能电网的不断发展,电力企业积累的大量数据为用户用电量精细化预测提供了数据基础。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
【机 构】
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电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学); 中国电力科学研究院;
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划项目(2015AA050203);国家电网公司科技项目(520900150037)~~
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随着智能电网的不断发展,电力企业积累的大量数据为用户用电量精细化预测提供了数据基础。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,提出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。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,进而构建基于随机森林算法的用电量大数据预测模型。该文方法可以有效识别不同用户群体的用电关联因素,规避用电模式差异性为用电量预测带来的不利影响。仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度,且适用于大数据分析处理。
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