[发明专利]一种短期电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 201510887254.4 | 申请日： | 2015-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN105404939A | 公开（公告）日： | 2016-03-16 |
| 发明（设计）人： | 黄明山;刘楠嶓;李如意;刘永光;王军;胡东方;臧义;张孝远 | 申请（专利权）人： | 河南许继仪表有限公司;河南工业大学;许继集团有限公司;国家电网公司;国网山东省电力公司潍坊供电公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 崔旭东 |
| 地址： | 461000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：(1)、采集若干天以及每天中的若干个时间点的电路负荷数据，构成原始负荷序列；(2)、对原始负荷序列进行集合经验模态分解，将原始负荷序列自适应地分解为一系列特定周期成分的本征模态函数和一个残余量；(3)、对于每一个分解得到的分量，分别采用极限学习机进行预测；利用极限学习机针对每一个本征模态分量以及残余分量中连续日、相同时刻对应的负荷数据分别进行预测模型建模。(4)、利用得到的预测模型进行电力负荷的预测。该方法克服了传统经验模态分解的端点效应问题。另一方面，极限学习机的泛化能力及计算速度优于当前普遍采用的人工神经网络方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 短期 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采集若干天以及每天中的若干个时间点的电路负荷数据，构成原始负荷序列；(2)、对所述原始负荷序列进行集合经验模态分解，将原始负荷序列自适应地分解为一系列特定周期成分的本征模态函数和一个残余量；(3)、对于每一个分解得到的分量，分别采用极限学习机进行预测；利用极限学习机针对每一个本征模态分量以及残余分量中连续日、相同时刻对应的负荷数据分别进行预测模型建模，利用得到的预测模型进行电力负荷的预测；(4)、通过线性叠加处理，给出最终预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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