一种基于数据挖掘的电力客户需求预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及基于数据挖掘的电力客户需求预测领域，尤其涉及一种基于数据挖掘的电力客户需求预测方法及系统，包括：采集目标客户群体的多源数据；基于模式挖掘对客户进行用电行为聚类，生成用户行为标签；基于行为标签提取客户多维度特征向量；根据多维度特征向量构建预测模型，通过结合数据挖掘技术与电力需求预测，实现了电力客户需求的精确预测与优化管理。首先，采用多源数据采集技术，为预测模型提供丰富的输入数据，能够更准确地反映各类客户的用电行为。其次，通过模式挖掘和用电行为聚类，将客户分为不同的用电群体，基于行为标签生成客户的个性化特征，为后续的预测模型提供精确的输入特征向量，提升了预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于数据挖掘的电力客户需求预测领域，尤其涉及一种基于数据挖掘的电力客户需求预测方法及系统。

技术介绍

1、随着电力行业的持续发展，传统的电力需求预测方法已难以满足现代电力系统对精准预测和灵活调控的要求。过去，电力需求预测主要依赖历史用电数据和简单的统计模型，如回归分析和时间序列分析。然而，这些方法存在精度不足、无法反映个体客户差异、未能充分考虑外部因素等问题。因此，采用数据挖掘和机器学习技术进行电力需求预测成为提升预测精度和优化资源配置的关键。

2、数据挖掘技术能够通过分析大量多源数据，揭示潜在的用电规律，从而为电力公司提供更为精准的需求预测。在这一过程中，客户的用电行为特征、天气数据、节假日等外部因素都可以成为重要的数据来源。为了提高预测模型的准确性和适应性，必须对这些多源数据进行有效采集、预处理和整合，构建统一的时间序列矩阵，为后续的分析提供高质量的数据支持。

3、用电行为聚类是数据挖掘中的一个重要环节。通过聚类算法，可以将具有相似用电模式的客户归为一类，从而为不同客户群体量身定制预测模型。基于这些聚类结果，生成用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述采集目标客户群体的多源数据包括，

3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述基于模式挖掘对客户进行用电行为聚类包括，

4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述生成用户行为标签包括，

5.如权利要求4所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述基于行为标签提取客户多维度特征向量包括，

6.如权利要求5所述的基于数据挖...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述采集目标客户群体的多源数据包括，

3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述基于模式挖掘对客户进行用电行为聚类包括，

4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述生成用户行为标签包括，

5.如权利要求4所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述基于行为标签提取客户多维度特征向量包括，

6.如权利要求5所述的基于数据挖掘的电力客户需求预测方法，其特征在于：所述根据多维度特征向量构建预测模型包括，将元数数据通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亦驰，吴方权，纪元，李雄，汤成佳，胡骏涵，白雪，周玲，吴忠，殷志易，孙骏，钱俊凤，唐靖枫，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：