基于K-Means与CNN的短期电力负荷预测方法

简介：
本研究提出了一种结合K-Means聚类和卷积神经网络(CNN)的技术，用于优化短期电力负荷预测，提高预测精度。 随着电力物联网的持续发展，用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中的重要性日益凸显。为了提升此类预测模型的表现力，本段落提出了一种结合K-means聚类与卷积神经网络（CNN）特征提取技术的短期电力负荷预测方法。具体而言，在该方案中首先通过K-means算法将用户分为两类：对于那些日间用电行为具有较强相关性的用户群体，我们利用相邻时间点及每日周期的历史负载数据作为输入，并采用基于CNN模型的技术来抽取关键特征进行预测；而对于那些日间用电模式较为随机的用户，则仅使用最近一段时间内的历史负荷信息通过同样的卷积神经网络技术来进行预测。实验结果显示，在实际用户的电力消耗数据集上，相较于传统的机器学习算法如随机森林和支持向量回归机等方法而言，本段落所提出的模型能够显著降低平均绝对百分误差超过20%以上。