针对现有技术存在电力负荷分析预测、电网规划和业扩报装困难等问题,提出基于泛在电力物联网的用电行为特征分析方法。采用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后输入跟用户用电行为有关的电费单价、家庭经济情况和天气等因素数据,经过训练收敛输出一个融合各种因素的用电行为数据,最后再采用灰色GM(1,1)模型,根据融合后的数据实现了用户的用电行为预测,从而快速输出预测数据。以淮安市2018年的食品、饮料和烟酒制造业的用电量为例,提高了数据融合的预测结果准确度。
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