一种基于随机森林的电力用户特征识别分类方法

摘要

本发明公开了一种基于随机森林的电力用户特征识别分类方法，它包括：采集电力用户数据，根据电力用户的负荷曲线和电力用户数据，得到电力用户用电负荷数据；对电力用户负荷数据进行归一化预处理，提取出电力用户负荷数据的影响因子，建立随机森林的训练集和测试集；从训练集中随机抽取样本，抽取k个样本，利用决策树算法对k个样本进行训练，获得k个决策树分类模型；将k个决策树分类模型组合起来，形成组合分类模型，即随机森林分类模型；采集电力用户负荷特性数据，利用随机森林分类模型对这些数据进行分类，输出电力用户的分类结果；解决了现有技术不能对电网中的电网用户进行特征识别分类的问题。