[发明专利]基于次级用电量特性聚类分析的总电量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于次级用电量特性聚类分析的总电量预测方法：利用KNN算法检验数据离群点和缺失点，利用缺失点的K近邻间的距离进行反比赋权，通过K近邻数据点同属性列的加权得到缺失点的填充值；采用X12方法对分行业用电量季节调整，分解出季节分量S、包含趋势周期分量TC和不规则分量I的TCI分量，对各行业TCI分量进行聚类；最后通过比较各预测方法对历史数据的预测误差，对同一类别下的行业用电量进行预测，不同类别用电量曲线采用不同预测方法，将得到的预测结果相加，得到总用电量预测值。本发明根据不同行业用电量的曲线特征，对具有相同用电量规律特征的行业进行聚类，提高总电量的预测精度。