基于用户特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测研究

基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测 智能电表的广泛应用为电力运行控制提供了海量用户用电数据。科学分析用电数据，准确把握用户用电行为特征，是进一步提升用户负荷预测准确率的有效途径。从负荷预测的内在要求出发，定义了用户特征相关面积指标，并基于K-means算法构建了面向海量用户负荷预测的高效聚类实施策略；在此基础上，构建了基于海量用户聚类的集成负荷预测方法。 用户用电行为是电力系统规划与运行分析的重要研究方向。智能电表的普及率不断提升，能够更加全面的记录用户用电数据，形成负荷曲线，为用户用电行为分析提供丰富的数据信息。文献[2]提出了一种智能电表量测数据修正方法，能够辨识量测数据中的坏数据，补齐缺失数据。文献[3]提出了面向电价敏感性分析的用户负荷特征指标，并利用主成分分析法实现了海量用户负荷量测曲线的特征提取与聚类分析。 本文提出了一种基于特征相关面积的海量用户负荷聚类方法。该方法首先定义了用户特征相关面积指标，然后基于K-means算法构建了面向海量用户负荷预测的高效聚类实施策略。在此基础上，构建了基于海量用户聚类的集成负荷预测方法。最后基于爱尔兰能源署公布的用户量测数据构造算例，验证了本文所提出方法的有效性。 本文的主要贡献在于：（1）提出了用户特征相关面积指标，能够capture用户用电行为特征；（2）基于K-means算法构建了面向海量用户负荷预测的高效聚类实施策略；（3）构建了基于海量用户聚类的集成负荷预测方法，能够提高用户负荷预测准确率。 本文的研究结果对于电力系统规划与运行分析具有重要的指导意义。同时，本文的方法也可以应用于其他领域，例如智能交通系统、智能建筑等，以提高系统的运行效率和用户体验。 本文提出了一种基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测方法，能够提高用户负荷预测准确率，具有重要的实践价值和理论意义。 关键词：用户用电行为；海量用户；特征相关面积；集成预测 在智能电表广泛应用的背景下，本文的研究结果对于电力系统规划与运行分析具有重要的指导意义。同时，本文的方法也可以应用于其他领域，例如智能交通系统、智能建筑等，以提高系统的运行效率和用户体验。