一种电力负荷时间序列大数据智能建模与预测方法

摘要

本发明公开了一种电力负荷时间序列大数据智能建模与预测方法，对电力负荷时间序列历史数据进行小波分解，将电力负荷时间序列历史数据分解为电力负荷高频时间序列历史数据和低频时间序列历史数据，然后对所有时间序列进行集成化处理，对时间序列进行聚类，对每种聚类类别的时间序列基于Elman神经网络建立负荷预测模型，最后对预测的分解后的电力负荷进行重构，完成对电力负荷时间序列的智能建模，从而实现对不同特征的电力负荷进行高效、智能预测。