[发明专利]一种基于联合学习的电力用户用电量预测方法

摘要

一种基于联合学习的电力用户用电量预测方法。其包括构建用户用电和用户地理位置信息矩阵；对供电区域进行划分，构建区域之间用户整体用电行为相似度矩阵；构建用电量预测模型，并进行联合优化求解等步骤。本发明同时考虑用户的地理位置和用户的用电行为，将用户划分到不同的供电区域中，每个区域中的用户不仅在地理位置上是相邻的，而且具有类似的用电需求；为不同的供电区域分别构建预测模型来预测用户的用电量，模型既考虑了每个区域中用户的独特用电需求，也考虑了供电区域之间的联系和影响用户用电需求的公共因素，从而提高了用电量预测的准确性。

主权项

一种基于联合学习的电力用户用电量预测方法，其特征在于：所述的基于联合学习的电力用户用电量预测方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤1)输入用户用电记录数据，然后利用上述用户用电记录数据构建用户用电记录矩阵，之后利用用户用电记录矩阵计算用户每天的用电总量，并表示为向量；最后输出所有用户的用电记录矩阵；输入用户地理位置信息，然后将上述用户地理位置信息用层级表示，之后对用户地理位置信息相似度进行衡量，最后输出所有用户的地理位置信息和地理位置信息相似度矩阵；步骤2)根据步骤1)获得的所有用户的地理位置信息对供电区域进行划分，构建区域之间用户整体用电行为相似度矩阵；步骤3)根据步骤1)中获得的用电记录矩阵和步骤2)中获得的区域之间用户整体用电行为相似度矩阵，构建用户用电量在日期维度上的线性关系模型，并对线性预测模型求解；构建不同供电区域中的多个线性预测模型，并进行线性预测模型之间知识传递与相互学习，最后联合优化多个线性预测模型。