一种基于大数据技术的电力系统短期负荷预测方法

摘要

本发明提供一种基于大数据技术的电力系统短期负荷预测方法，利用数据挖掘技术实现用户级的负荷预测，并累加形成系统负荷，包括以下步骤：负荷曲线聚类分析，将形状特征相似的负荷曲线归为一类；确立关键影响因素，达到约简分类规则，简化预测模型的目的；建立分类规则，采用CART决策树算法，得到凝聚层次聚类分析结果；将待预测日分类；训练预测模型并预测，根据得出的待预测日的分类结果，选用对应的支持向量机模型完成预测；计算系统负荷该步骤在Hadoop大数据计算平台上完成。本发明研究一种针对用户级的负荷预测框架，并利用数据挖掘方法发掘用户用电行为规律，提高了负荷预测的精度。