【摘 要】
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为进一步发挥用户用电细粒度负荷数据的内在价值并提高用户聚合体的电力负荷预测精度，提出一种考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测方法。方法先计算用户用电数据的分位数自协方差作为用户用电行为特征；使用层次聚类算法对用户用电行为特征聚类；在用户聚类的基础上建立分位数回归森林电力负荷预测模型，通过对各类用户负荷预测结果求和，得到用户聚合体负荷预测结果。采用伦敦用户用电数据集进行仿真，结果表明提出方法能够提高用
【基金项目】
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国家自然科学基金（61872230）； 国网上海市电力公司科技项目（5209001900PL）；
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为进一步发挥用户用电细粒度负荷数据的内在价值并提高用户聚合体的电力负荷预测精度，提出一种考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测方法。方法先计算用户用电数据的分位数自协方差作为用户用电行为特征；使用层次聚类算法对用户用电行为特征聚类；在用户聚类的基础上建立分位数回归森林电力负荷预测模型，通过对各类用户负荷预测结果求和，得到用户聚合体负荷预测结果。采用伦敦用户用电数据集进行仿真，结果表明提出方法能够提高用户聚合体负荷预测的精度。
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