K-shap聚类与对抗域适应迁移网络的短期住宅负荷预测方法

本发明公开一种基于K‑shape聚类与对抗域适应迁移网络的短期住宅负荷预测方法。针对传统预测方法的不足，先收集历史电力负荷及相关天气等数据，利用K‑shape算法聚类，将具有相似负荷模式的住宅归为一类，为后续提供基础。从聚类典型模式中提取峰值、谷值等特征并筛选关键特征以降维提精。构建对抗域适应迁移网络，通过生成器和判别器对抗训练，使生成器学习有效映射，判别器准确区分特征。用历史数据训练网络并结合聚类结果微调。预测时先提取目标住宅特征输入生成器，再用线性回归模型得出预测值，最后根据聚类平均负荷模式校准。本发明提高了预测准确性和可靠性，有助于电力系统稳定运行和优化管理。