[发明专利]基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统，首先采集家庭原始用电负荷时间序列得到原始数据集，并对原始数据集进行预处理得到完整原始数据集，然后采用基于负荷特性和用电行为模式从完整原始数据集中获取用电数据特征，基于SVD分解协方差矩阵的PCA算法完成特征提取，实现数据降维，通过差分变换和Exponentially‑weighted moving average处理得到平稳序列，利用组合模型捕捉序列更复杂的非线性关系，优化数据输入结构使模型在预测时结合历史状态，通过多变量的模型提升拟合的精度，提高了现有电力负荷预测方法的精度。