[发明专利]一种用电量预测方法及系统

权利要求书

1.一种用电量预测方法，其特征在于，包括：

步骤S1：利用Spark平台读取原始用电量数据，并将所述原始用电量数据转换为弹性分布数据集；

步骤S2：提取所述弹性分布数据集的特征值，将所述弹性分布数据集按照预设比例划分为具有相同所述特征值的训练数据集以及测试数据集；

步骤S3：建立预测模型，将所述训练数据集代入所述预测模型，计算所述预测模型的模型参数；

步骤S4：将待预测数据作为变量输入至已代入所述模型参数的预测模型中，输出用电量预测值。

2.如权利要求1所述的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述用Spark平台读取原始用电量数据之后，还包括：

对所述原始用电量数据进行清洗、数据集成、数据变换和数据归约处理。

3.如权利要求2所述的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤S4之前，还包括：

重新将所述弹性分布数据集按照另一预设比例划分为具有相同所述特征值的训练数据集以及测试数据集；

将所述测试数据集输入所述预测模型中，优化所述模型参数，得到优化后的预测模型。

4.如权利要求3所述的用电量预测方法，其特征在于，还包括：

将所述预测模型以及所述用电量预测值保存至分布式文件系统中。

5.如权利要求1至4任一项所述的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用AdaBoost回归算法建立预测模型，生成AdaBoost回归预测模型。

6.一种用电量预测系统，其特征在于，包括：

读取模块，用于利用Spark平台读取原始用电量数据；

转换模块，用于将所述原始用电量数据转换为弹性分布数据集；

数据集划分模块，用于提取所述弹性分布数据集的特征值，将所述弹性分布数据集按照预设比例划分为具有相同所述特征值的训练数据集以及测试数据集；

模型建立模块，用于建立预测模型，将所述训练数据集代入所述预测模型，计算所述预测模型的模型参数；

预测模块，用于将待预测数据作为变量输入至已代入所述模型参数的预测模型中，输出用电量预测值。

7.如权利要求6所述的用电量预测系统，其特征在于，还包括：

数据处理模块，用于对所述原始用电量数据进行清洗、数据集成、数据变换和数据归约处理。

8.如权利要求7所述的用电量预测系统，其特征在于，还包括：

模型优化模块，用于将所述测试数据集输入所述预测模型中，优化所述模型参数，得到优化后的预测模型。

9.如权利要求8所述的用电量预测系统，其特征在于，还包括：

存储模块，用于将所述预测模型以及所述用电量预测值保存至分布式文件系统中。