基于类型分析和特征重构的分行业负荷预测方法及系统

本发明属于分行业负荷预测技术领域，本发明提供了一种基于类型分析和特征重构的分行业负荷预测方法及系统，获取各行业的用电负荷数据及气象特征数据，进行预处理；对不同行业的用电负荷进行分类；计算各气象特征变量与不同类别用电负荷之间的最大信息系数，根据最大信息系数的值进行特征选择，并重构气象特征矩阵；将距离待预测日设定时间段内的历史负荷数据作为模型输入特征，合并至特征矩阵中；以合并后的特征矩阵为输入，负荷值为输出，对深度学习模型进行训练；根据预测目标的用电类型选择对应的特征矩阵，利用训练后的深度学习模型进行日前负荷预测。本发明能够实现不同行业的日前负荷预测。