[发明专利]一种负载功率预测方法及系统在审
| 申请号： | 201710899987.9 | 申请日： | 2017-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN107590570A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 曹军威;华昊辰;秦钰超;胡俊峰;谢挺;郭明星;梅东升;陈裕兴 | 申请（专利权）人： | 清华大学;北京智中能源互联网研究院有限公司;北京能源集团有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹,吴欢燕 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种负载功率预测方法及系统，包括S1、获取历史负载功率数据以及所述历史负载功率数据对应的天气数据；S2、基于预设的多层感知器神经网络，对每个时刻的所述历史负载功率数据和所述天气数据进行拟合，得到每个时刻的负载功率关于天气的整体波动预测模型；S3、基于所述整体波动预测模型、预设的粗糙路径随机波动预测模型以及预设的点过程随机波动预测模型，联合预测每个时刻的负载功率。本发明实施例提供的负载功率预测方法及系统，在使用多层感知器神经网络对负载功率整体波动预测的基础上，还利用预设的粗糙路径随机波动预测模型以及预设的点过程随机波动预测模型计算了随机波动误差，使负载功率精确度大幅提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 负载 功率 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种负载功率预测方法，其特征在于，包括：S1、获取历史负载功率数据以及所述历史负载功率数据对应的天气数据；S2、基于预设的多层感知器神经网络，对每个时刻的所述历史负载功率数据和所述天气数据进行拟合，得到每个时刻的负载功率关于天气的整体波动预测模型；S3、基于所述整体波动预测模型、预设的粗糙路径随机波动预测模型以及预设的点过程随机波动预测模型，联合预测每个时刻的负载功率。
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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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