一种基于多元用户画像的短期负荷预测方法

本发明公开了一种基于多元用户画像的短期负荷预测方法，克服了现有技术中电力系统短期负荷预测缺乏客观性且预测精确性低的问题，包括：获取用户历史用电数据，并进行特征提取，绘制用户典型用电曲线；采用步进式聚类算法对用户典型用电曲线进行聚类，得到具有不同用电模式的用户群体，生成用户画像；针对聚类得到的不同用户群体，分别构建深度学习时序短期负荷预测模型，对不同用电模式的用户进行分类短期负荷预测。采用步进式聚类算法对用户进行聚类，降低了算法时空复杂度，聚类结果更精准；能够对不同用电模式的多元用户建立对应的深度学习时序短期负荷预测模型，从而达到快速精准地预测电力系统短期负荷。