基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型

为了精准预测多维度能耗,文章研究基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型.利用光谱双聚类算法,按照用户用电类别维度,聚类用户用电数据,得到用户用电类别画像特征;按照用户需求响应维度,以负荷模式、分时用电量变异系数、光伏出力交易量为指标,建立用户需求响应评价模型,得到用户需求响应画像特征:利用模糊聚类算法聚类处理两个维度的画像特征,建立优质电力园区多维度用户画像,确定径向基函数神经网络结构:利用微粒群算法优化径向基函数神经网络的参数,确定径向基函数神经网络的多维度能耗预测模型:在多维度能耗预测模型内输入多维度用户画像,输出多维度能耗预测结果.实验证明:该模型可有效获取用户用电类别与需求响应两个维度的用户画像特征,建立多维度用户画像:该方法可精准预测优质电力园区多维度能耗.