基于K-Means和CNN的用户短期电力负荷预测

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简介

随着电力物联网的迅速发展，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。本研究提出了一种结合K-means聚类与卷积神经网络（CNN）的短期电力负荷预测模型，旨在提高预测的准确性。

方法

1. 用户聚类：利用K-means算法将用户分为日相关性强的用户和日相关性弱的用户两类。
2. 特征提取与预测：
   • 对于日相关性强的用户，将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入，采用CNN模型进行特征提取和预测。
   • 对于日相关性弱的用户，仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测。

实验与对比

本研究在实际的用户负荷数据上进行了实验，并与随机森林和支持向量回归机进行了性能对比。实验结果表明，本文提出的模型在预测平均绝对百分误差上降低了20%以上，显示了其优异的性能。

文件内容

本仓库包含了以下资源文件：

• 文章全文：详细介绍了基于K-means和CNN的用户短期电力负荷预测方法。
• 实验数据：用于验证算法性能的实际用户负荷数据。

希望这份资源能够帮助您深入了解用户级电力负荷预测，并为相关研究提供参考。

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