本文应用小波变换技术对电力用户每15分钟采集一次的用电负荷数据的特征进行了梳理，选择小波变换算法开展用电负荷数据的特征提取，优化数据存储方式实现数据压缩与脱敏存储，用以解决海量用电负荷指标数据的存储问题。结果表明，通过小波变换可以有效提取数据特征，压缩存储空间约50%，并实现数据脱敏。本文所研发的基于小波变换特征提取技术实现用电负荷数据压缩与脱敏存储的技术具有潜在的应用价值和推广价值，并能够产生较高的经济效益。

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为了解决当下用电负荷预测精度不高，难以很好模拟实际用电负荷的分布情况而不能对未来的负荷数据进行合理预测的问题，实现了基于随机森林的分类模型、回归模型以及结合Weka的时间序列模型，对某省份的负荷数据进行预测，通过对不同模型的大量的实验及评估，发现这三个模型皆能合理地预测未来的用电负荷数据。此外，在同一评估指标下随机森林算法结合WEKA中的时间序列模型的方法能够较好地预测未来时刻的负荷数据。

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