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多维特征的月用电量精准预测
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2018-03-27
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用户用电量的精准预测是智能配用电大数据应用和发展的关键之一。区别于传统的基于行业分类的预测办法，提出基于大数据挖掘技术的用户用电多维度特征识别，以及在此基础上的精准用电量预测方法。基于海量多用户用电特性，建立多维度用电特征评价指标体系。对用户用电特性空问进行聚类和分析，挖掘和识别用电模式。在不同的用电模式下，分别建立用电量时问序列预测模型，避免用电模式差异对预测算法准确性造成的不利影响。该方法适用于大数据平台的分析与处理，算例分析结果表明其相比以往方法能显著提高预测精度和稳定性。
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