[发明专利]一种电力负荷预测方法、装置及终端设备

摘要

本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及终端设备，包括获取电力负荷数据；基于Spark引擎，将电力负荷数据输入到基于K‑means算法的模型，采用优化器对模型进行优化，获得聚类模型，输出聚类后的待预测电力负荷数据；将所述待预测电力负荷数据分成训练集和预测集；将所述训练集和所述预测集转换为第一RDD数据集和第二RDD数据集；将第一RDD数据集输入到基于Spark引擎的XGboost模型，采用优化器对模型进行优化获得负荷预测模型，对第二RDD数据集进行电力负荷预测。本发明实施例通过自动选择基于K‑means的模型和XGboost模型的最优参数，大大降低了模型训练的时间，提高了电力负荷预测的精度。