一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质，获取电力系统历史样本的时间序列数据集，进行预处理并提取基础特征，从基础特征中选择重要特征进行特征构造得到衍生特征，随机抽取其余特征放入若干子特征集并进行初步特征选择；对初步特征、重要特征和衍生特征进行优选特征选择；通过优选特征的相关性和变化率改进聚类距离计算公式，对样本点进行聚类，剔除孤立或弱相关性的样本点后的数据集作为训练集和测试集，训练电力预测模型，通过电力预测模型进行电力预测。采用特征分组的方法节省运营成本以及通过引入相关性和变化率的样本聚类算法进行降噪处理后的电力行业时间序列预测，提升预测精度。