摘要
本发明公开了一种配电负荷预测方法及系统,涉及图计算技术领域,包括以下步骤:获取用户的负荷数据和辅助特征,构建负荷画像;根据负荷画像,从预训练模型库中选择模型子集,并对选定的模型进行迁移,输出初始负荷预测结果;根据用户之间的空间邻接和行为相似度构建负荷关联图,并在负荷关联图中传播负荷特征;根据传播后的负荷特征结合初始负荷预测结果,对目标用户的模型进行调控;获取调控后的用户负荷数据分布变化,识别行为突变;本申请通过多模型集成、个体微调、负荷关联图构建、增量学习与漂移检测,有效解决了传统配电负荷预测中精度低、动态适应性差和对突发变化反应迟钝的问题。
技术关键词
配电负荷预测
负荷特征
模型库
数据分布
节点特征
画像特征
动态时间规整算法
数据采集模块
增量学习方法
滑动窗口机制
历史负荷数据
识别模块
预训练模型
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