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公开(公告)号：CN114819392A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210548819.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于用户聚类扩展数据的用电预测方法，属于电力数据分析处理领域；该方法包括对用户用电时间序列特征利用EEMD对其进行分解，得到IMF序列；对分解结果采用PCA K‑Means聚类方法降维，获取用户IMF聚类结果；对IMF聚类结果再次采用PCA K‑Means聚类方法，获取用户聚类结果；根据用户聚类结果，对属于同类用户的IMF序列进行扩展；将扩展数据输入到卷积神经网络融合长短期记忆人工神经网络模型中，训练网络模型；将用户的待测IMF序列及其同类用户的用电时间序列输入到训练后的网络模型中，得到用户的用电预测结果。本发明利用用户间关系来扩展数据，提升了预测结果的精确性和稳定性。
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