一种基于频域特征聚类与加权融合的电力负荷预测方法

本发明公开了一种基于频域特征聚类与加权融合的电力负荷预测方法，利用傅里叶变换对电力负荷信号进行分解，提取不同频率分量的频域特征，然后对频域特征进行聚类处理，针对每个聚类类别，单独建立个性化的预测模型。在预测时，选择与目标预测序列最相似的若干个模型，采用加权平均的方式融合这些模型的预测结果。与现有的电力负荷预测方法相比，频率特征提取方法能够更好地捕捉电力负荷潜在的重要周期特征；聚类将具有相似频域特征的用户负荷数据聚类，从而更好地识别不同的用电模式；通过加权融合不同模型的预测结果，有效减少单个模型的误差，提高对噪声的抵抗力。