基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测

智能电表的广泛应用为电力运行控制提供了海量用户用电数据。科学分析用电数据,准确把握用户用电行为特征,是进一步提升用户负荷预测准确率的有效途径。从负荷预测的内在要求出发,定义了用户特征相关面积指标,并基于K-means算法构建了面向海量用户负荷预测的高效聚类实施策略;在此基础上,构建了基于海量用户聚类的集成负荷预测方法。最后基于爱尔兰能源署公布的用户量测数据构造算例,验证了本文所提出方法的有效性。