排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类：对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上. 相似文献
1