基于多源异构数据特征融合的电力负荷预测方法

本发明公开了基于多源异构数据特征融合的电力负荷预测方法，涉及负荷预测技术领域。本发明通过历史负荷数据、历史气象数据和历史时间数据，进行特征分析，充分考虑与负荷数据相关的气象和时间等因素，得到历史负荷数据的影响因素特征，从历史气象数据、历史时间数据、未来气象数据和未来时间数据中确定影响因素数据，保留对电力负荷预测重要的关键特征，去除低相关性特征，减轻低相关性特征在预测过程中的干扰，提高预测的准确性；通过对历史负荷数据进行模态分解，得到多个不同频率的负荷分量，处理负荷数据的非线性和非平稳性，以便后续进行准确预测。本发明考虑到了地理位置因素对负荷预测的影响，能够有效提高短期电力负荷预测的准确性。