一种基于随机森林的电力用户特征识别分类方法

摘要

本申请揭露一种基于随机森林的电力用户特征识别分类方法，该方法通过采用随机森林算法来对电力用户进行特征识别分类。首先通过对负荷曲线进行分析尽可能多地提取获得特征数据，得到随机森林的学习样本和测试样本。再通过随机森林算法学习样本数据，获得最终的分类决策模型，用测试样本检验该模型的准确性以验证该模型的准确性。最后利用该模型对待分类的电力用户特征数据进行分析，获得电力用户的分类情况。另外，所采用随机森林是一种统计学理论，是一种组合分类器算法，该算法具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合，能够有效解决用户特征识别分类问题，从而满足电网对负荷的识别分类需求，为实现电网对需求侧不同负荷集群的管理奠定基础。