一种考虑差异化社会发展水平和大用户动态用电特性的县域负荷短期预测方法

本发明属于电力负荷预测技术领域，公开了一种考虑差异化社会发展水平和大用户动态用电特性的县域负荷短期预测方法，通过构建社会发展水平指标体系和县域负荷特征指标体系，基于皮尔逊相关性分析法，筛选提取主导县域负荷发展的强相关社会指标作为输入变量；采用K‑Means算法，对用电特征相似的大用户进行聚类，提取代表各类用户典型用电水平特征的多元用户群负荷特性等值曲线；基于县域单位电力负荷与大用户的历史数据，结合大用户业扩报装信息和多元用户群负荷特性等值曲线，采用改进的随机森林算法进行县域电力负荷预测。本发明考虑大用户发展作为县域负荷的主要增长点，引入大用户负荷特征进行负荷预测，能够显著提高县域层级电力负荷的预测精度。