基于机器学习的用电数据分析

作者：李特; 张家驹; 赵炜; 侯泽鹏

来源：河北电力技术, 2020, 39(05): 17-21.

• 机器学习
• 用电数据
• 负荷聚类
• 负荷预测
• 非侵入式负荷分解

机器学习通过学习已有大量的数据形成预测及判断,能够挖掘数据内在价值,在用电数据分析领域取得丰富成果。基于对机器学习算法应用于用电数据分析的有效分析,给出应用机器学习算法进行用电数据分析的整体分析框架,重点分析应用机器学习算法在非侵入式负荷分解、负荷曲线聚类以及负荷预测3个应用的研究现状,并且针对每种应用给出了研究建议。