摘要
本发明公开了一种多源异构数据融合的煤矿用电量预测方法及系统,属于电力系统领域,通过采集煤矿用电设备及区域的实时和历史多源数据,涵盖用电量、设备运行、生产工艺、环境数据,经预处理后提取相应特征;运用主成分分析法对特征筛选分类,结合随机森林模型获取不同关注用电量指标的特征子集;基于白鲸改进算法构建支持向量机预测模型,经训练验证实现用电量预测。依据预测结果,在尖峰时段合理安排关键设备的运行,与电力供应商协商电价优惠套餐,优化发电设备启停时间和生产工艺流程,将高耗能作业安排在低谷时段,降低用电成本。