一种分散式用户聚合体资源负荷调控的预测方法及装置

本发明公开了一种分散式用户聚合体资源负荷调控的预测方法及装置，方法包括：步骤1、对分散式用户数据进行处理，之后进行聚类，形成相应的用户聚合体；步骤2、使用聚类后的数据训练机器学习模型，采用LightGBM和XGBoost融合模型，训练后得到评估结果；装置包括预处理模块、聚类模块和模型训练模块。本发明将K‑medoids聚类与遗传算法、动态时间规整相结合，不仅提高了聚类结果的准确性，还为电力负荷预测提供了更为可靠的数据支持，使得电力负荷预测更为精确和可靠，并且根据预测结果动态调节负荷，从而解决智能电网发展过程中对用户的不合理的用电分配。