[发明专利]一种基于K均值聚类和随机森林算法的无功负荷预测方法

摘要

本发明公开了基于K均值聚类和随机森林相结合的无功负荷预测方法，所述方法包括：获取电力系统的电力负荷数据并构建数据集；数据集归一化处理，对数据集进行归一化；利用K‑means聚类，根据历史载荷数据将载荷划分为k种载荷；对聚类过后的数据集进行特征提取，通过随机森林算法对提取的特征进行训练与验证，实现某一地区一定时间内的无功负荷预测。通过对电力系统的聚类分析，得到典型的数据类型，避免了人为制订规则的主观性，减小了人工分类的错误概率；利用智能优化算法，对负荷无功功率预测，为电力系统决策提供重要依据。理论与实际相结合，根据算法模型结果，完成实际的电力系统负荷预测，为电网调节的主动性和精细化做出了贡献。