一种基于聚类分类和反向传播神经网络的住宅用户短期用电量预测方法及系统

本发明涉及电力系统负荷预测、人工智能神经网络、数据挖掘和机器学习技术领域，尤其涉及一种基于聚类分类和反向传播神经网络的住宅用户短期用电量预测方法及系统。利用计量自动化系统每15分钟获取的居民用户用电量数据并进行数据统计；通过模糊c聚类算法对住宅用户用电行为进行分类，并通过用户的历史用电量数据来反映用户的用电量行为；选取影响用户用电量的因素作为反向传播神经网络的输入，根据影响程度确定权重；将加权后的影响因素和历史用电量数据作为分类BP神经网络的学习样本，进行短期用电量预测。通过这种精细化的预测方法，可以有效地提高电力系统的运行效率和可靠性，降低能源消耗，实现更智能的能源管理。