基于数据状态驱动的电力用户智能负荷预测方法研究

提出了基于状态分析的变输入结构SVM预测模型。通过辨识负荷数据中辨识关键的负荷特征,通过存储负荷特征而非原始负荷数据,实现对用户负荷数据的精准高效处理。基于状态分析的变输入结构SVM模型,根据预测日各时段状态预测结果搜索历史相近时段的同状态负荷,并将其作为模型输入因素进行预测,有效克服了用户用电漂移效应给负荷预测造成的干扰,提高了预测精度。