[发明专利]基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法

摘要

本发明提供了一种基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法，所述短期电力负荷预测方法主要包括海量高维数据预处理、用户负荷模式分类器、LSTM模型训练及预测，通过对所有历史样本进行数据预处理、K‑means聚类分析、灰色关联分析、通过K近邻分类算法(KNN)建立分类器以及对不同类型负荷数据采用LSTM神经网络方法建立不同的负荷预测模型，从而得到待预测日的电力负荷特性。本发明提供一种基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法，能够迅速准确的得到待预测日的负荷特性，保证电力系统运行和管理的高效和稳定。