[发明专利]电力负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 201710240575.4 申请日: 2017-04-13
公开(公告)号: CN107016469A 公开(公告)日: 2017-08-04
发明(设计)人: 张程;杨蕊;朱庆生;周宁 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/12;G06Q50/06
代理公司: 重庆市前沿专利事务所(普通合伙)50211 代理人: 顾晓玲
地址: 400030 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要: 发明公开了一种电力负荷预测方法,该方法包括以下步骤获取历史日数据,形成评价矩阵Mnm,mij表示在评价矩阵Mnm中第i个评价对象第j项指标的指标值;将评价矩阵Mnm进行线性变换归一化处理,得到归一化矩阵Snm;计算矩阵Snm中每个指标的相似日特征权值;计算预测日与历史日之间的关联度;对评价对象按照关联度由大到小进行排序,选取前W组评价对象作为预测算法的训练样本;利用遗传算法对预测算法进行改进,对预测算法的权值和阈值进行寻优,计算出最优的权值和阈值进行训练;将预测日信息输入优化预测算法中,将输出值经过反归一化后获得预测日的电力负荷值。本发明能够根据历史日相关数据预测下一天的电力负荷。
搜索关键词: 电力 负荷 预测 方法
【主权项】:
一种电力负荷预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,获取历史日和预测日数据,形成评价矩阵Mnm,所述n为自然数,m为正整数,mij表示在评价矩阵Mnm中第i个评价对象第j项指标的指标值,m0j表示在评价矩阵Mnm中待评价对象第j项指标的指标值,所述i为不大于n的正整数,j为不大于m的正整数;S2,对评价矩阵Mnm进行线性变换归一化处理,得到矩阵Snm;S3,计算矩阵Snm中每项指标的相似日特征权值;S4,计算预测日与历史日之间的关联度;S5,对评价对象按照关联度由大到小进行排序,选取前W组评价对象作为预测算法的训练样本,所述W为不大于n的正整数;S6,利用遗传算法对预测算法进行改进,对预测算法的权值和阈值进行寻优,计算出最优的权值和阈值进行训练;S7,将预测日信息输入优化预测算法中,将输出值经过反归一化后获得预测日的电力负荷值;S8,将预测出的电力负荷值,显示在预测页面,供电力系统电力调度部门查看,作为下一天电力负荷调整的依据。
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