一种基于模糊聚类的中长期电力负荷预测方法

摘要

本发明是一种基于模糊聚类的中长期电力负荷预测方法，其特点是,包括：使用本方法开展中长期电力负荷预测，应确定预测量及其影响因素，通过观测获取各影响因素在一定时间范围内的样本数据，建立样本数据的模糊相似关系，分析各样本的独特性、相似性与亲疏程度等特征，对近似样本进行归并、分类与筛选，形成新的相对独立、关联性较低的行为因子(聚类后负荷影响因素)，依据分类结果，分析计算聚类后各样本序列与预测量序列(主行为)的灰色绝对关联度及样本序列的权重系数，以样本聚类结果随后拟合数据预测值为自变量，建立预测量的预测模型，具有科学合理，简便易行，预测精准，适用性强，适用于中长期电力负荷预测。