技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于贝叶斯网络模型的电力负荷峰值预测方法和装置，先以获取的气象数据和数值化处理后的时间数据为聚类特征，对以获取的负荷数据进行聚类，然后根据预先构建的贝叶斯网络模型对电力负荷峰值进行预测，其中的贝叶斯网络模型根据聚类结果构建，本发明在外界影响因素变化较大时预测结果偏差较小，学习速率快，能够处理大规模样本。本发明中能够有效处理不完整数据，和其他技术结合进行因果分析，使先验知识和数据有效结合，且有效避免对数据的过渡拟合，对环境因素变化较大时依然具有较高的准确度。
技术研发人员：田世明;王文秀;卜凡鹏;覃剑;龚桃荣
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：2018.08.13
技术公布日：2018.12.14