基于大数据挖掘技术的大用户用电负荷预测方法及系统

摘要

本发明属于负荷预测技术领域，具体涉及一种基于大数据挖掘技术的大用户用电负荷预测方法及系统。通过对大用户历年数据进行影响用电负荷预测的因素分析，采用大数据挖掘技术挖掘影响因素与大用户用电负荷的关系，构建大用户用电负荷预测模型，并构建目标函数对构建的大用户用电负荷预测模型进行动态调整，提高了针对大用户用电负荷的预测精度，并且构建的大用户用电负荷预测模型进行实时动态调整，确保了构建的大用户用电负荷预测模型的有效性和时效性、精确性。本发明采用K‑Means聚类算法分析影响用电负荷预测的因素，可以有效的将关联因素聚类，实现影响因素的精准分类。