Volume 2,Issue 8
基于用户用电行为聚类与经济指标关联的工业sector中长期电力需求预测方法
本文聚焦工业sector中长期电力需求预测方法，提出一种融合用户用电行为聚类与经济指标关联的预测方法。在数据层面，整合多源异构的工业用户用电数据、生产数据及外部环境数据，通过数据清洗、标准化与特征工程，构建了反映用户用电特性的高维特征体系。在用户画像层面，综合比较K-Means、层次聚类、DBSCAN等算法，选取最优聚类模型对工业用户进行细分，识别并提炼出稳定型、波动型、高耗低效型等典型用电模式，为差异化预测奠定基础。在经济关联层面，筛选出工业增加值、产业结构、单位产值电耗等关键经济指标，运用相关性分析、回归模型及时间序列分析等方法，量化各指标与不同用电模式群体电力需求的内在关联机制与动态影响。在模型构建层面，设计“分群-关联-预测”的融合框架，针对不同用电模式群体建立差异化预测子模型，并通过加权集成形成总需求预测。研究表明，该方法通过精细化用户分群与深度经济关联分析，能够有效捕捉工业用电的复杂性与规律性，相比传统单一模型，显著提升了预测的准确性和稳定性，可为电力系统规划、调度及能源政策制定提供更科学、可靠的决策支持。
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