本申请公开了一种工业用电负荷预测方法、系统及其存储介质，通过改进的K‑means聚类方法对用户生产模式进行识别，并按不同的模式分别采用强化学习与PSO‑LSSVM相结合的算法对用户未来的负荷值进行预测。以不同的生产模式作为先决条件进行预测，考虑到LSSVM的参数选择问题使用PSO算法进行改进，为了避免粒子群优化陷入局部最优解的问题，使用Q‑Learning强化学习.最终能够对不同地区、不同行业、不同生产方式负荷特性变化的工业企业用户负荷情况进行负荷预测。
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来源：北方有色网
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