基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究

成贵学; 乔臻; 滕予非; 唐伟

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基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究

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为对工业涉污企业进行准确管控,提出一种基于用电特性聚类与ConvLSTM神经网络算法结合的涉污企业用电量预测方法。对于企业用电数据中的数据异常与缺失的问题,采用局部离群因子算法(LOF)筛选异常值后输入至灰色模型中进行校正;通过K⁃means算法对修正后的企业历史用电数据进行特征提取并分析其用电特征,考虑影响用电量的因素不仅包括日期特性、节日特性,还提取了重污染天气下政府对涉污企业的管控特性;构建ConvLSTM模型,充分挖掘企业数据时序性特征,有效提高涉污企业短期用电量预测精度。选择四川省成都市涉污企业的用电数据验证模型算法的有效性。验证结果表明,所提方法对于不同企业、不同类型日期均更有效,能更精确地预测企业未来用电的趋势。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第15期|151-156|共6页
作者
成贵学; 乔臻; 滕予非; 唐伟;
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作者单位

上海电力大学计算机科学与技术学院;

国网四川省电力公司电力科学研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
企业用电量预测; ConvLSTM; LOF; 灰色模型; K⁃means聚类算法; 时序性特征; 用电特性聚类;

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