一种需求响应下基于数据-知识融合驱动的供暖型电负荷短期预测方法

本发明属于电力系统运行领域。一种需求响应下基于数据‑知识融合驱动的供暖型电负荷短期预测方法，其特征在于包括步骤：将需求响应下供暖型电负荷互动响应知识与其他预测影响因素作为特征，引入数据‑知识融合驱动预测模型进行训练，得到预测高、贴近实际用电水平的供暖型电负荷预测值；所述数据‑知识融合驱动模型，将供暖型电负荷需求响应信号和用户响应率及其不确定性等知识，与其他常见预测影响因素等作为数据驱动模型输入特征，建立数据‑知识融合驱动预测模型，在知识和数据双重驱动下进行模型训练。该方法可提高预测精度，预测结果更贴合实际用电水平，降低建模难度，提高预测模型泛化性和可解释性。