[发明专利]基于自适应增强算法的短期电力负荷在线预测方法有效
| 申请号： | 201410053462.X | 申请日： | 2014-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN103793887A | 公开（公告）日： | 2014-05-14 |
| 发明（设计）人： | 许刚;谈元鹏;马爽 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京麟保德和知识产权代理事务所(普通合伙) 11428 | 代理人： | 周恺丰 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了电力负荷预测技术领域中的一种基于自适应增强算法的短期电力负荷在线预测方法。包括选取影响气象数据的M个因素，并提取过去L天每个影响气象数据的因素的实测值，形成气象数据矩阵SL×M；提取过去L天中每天n个时刻的电力负荷数据，形成电力负荷数据矩阵DL×n；在影响气象数据的因素中，选取与电力负荷数据关联度最大的m个因素，将其作为有效成分，并根据过去L天有效成分的实测值，形成有效气象数据矩阵TL×m；利用有效气象数据矩阵TL×m和电力负荷数据矩阵DL×n求解短期电力负荷预测模型；利用短期电力负荷预测模型进行电力负荷预测。本发明可以有效地消除数据噪音对模型预测精度的影响，得到较为精确且稳定的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 增强 算法 短期 电力 负荷 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于自适应增强算法的短期电力负荷在线预测方法，其特征是所述方法包括：步骤1：选取影响气象数据的M个因素，并提取过去L天每个影响气象数据的因素的实测值，形成气象数据矩阵SL×M；其中，M和L为设定值；步骤2：提取过去L天中每天n个时刻的电力负荷数据，形成电力负荷数据矩阵DL×n；其中，n为设定值；步骤3：在影响气象数据的因素中，选取与电力负荷数据关联度最大的m个因素，将所述m个因素作为有效成分，根据过去L天有效成分的实测值，形成有效气象数据矩阵TL×m；其中，m为设定值；步骤4：利用有效气象数据矩阵TL×m和电力负荷数据矩阵DL×n求解短期电力负荷预测模型；步骤5：利用短期电力负荷预测模型进行电力负荷预测。
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