一种户用超短期负荷预测方法

本发明涉及智能电网与家庭能源管理技术领域，提供了一种户用超短期负荷预测方法，方法包括对智能电表采集的用户用电数据进行预处理和特征工程处理；通过聚类分析得到用户类型聚类簇，并确定各簇对应的标准用户用电模式；基于该模式构建深度学习预测模型，生成模型参数矩阵序列及时间戳；利用参数矩阵和历史数据生成超短期负荷预测值，按时间戳组成预测负荷曲线；最后向家庭能源管理终端发送预测曲线及管理建议。该方法通过数据清洗、用户分群、模式匹配和深度学习建模实现精准预测，并输出可视化结果和节能建议。本发明可以提升家庭能源管理效率与用电经济性。