[发明专利]一种基于时间序列和卡尔曼滤波的负荷预测方法在审
| 申请号： | 201711064383.9 | 申请日： | 2017-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN107832259A | 公开（公告）日： | 2018-03-23 |
| 发明（设计）人： | 田云翔;柳强;赵君伟 | 申请（专利权）人： | 国网四川雅安电力（集团）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/11 | 分类号： | G06F17/11;G06F17/18;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220 | 代理人： | 梁田 |
| 地址： | 625000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时间序列和卡尔曼滤波的负荷预测方法，所述方法包括通过一阶差分法将电力负荷数据进行平稳化处理；根据AIC准则，选取时间序列模型；将平稳化处理后的数据代入选择的时间序列模型，获得时间序列预测方程；建立卡尔曼滤波方程，对建立的卡尔曼滤波方程进行改进，得到自适应卡尔曼滤波方程；将得到的时间序列预测方程代入自适应卡尔曼滤波方程，得到基于时间序列‑自适应卡尔曼滤波的电力负荷预测模型；将已知电力负荷数据代入电力负荷预测模型，获得下一时刻的电力负荷预测数据；解决了现有的电力负荷预测方法存在不准确的技术问题，实现了提高电力负荷预测的精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 序列 卡尔 滤波 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于时间序列和卡尔曼滤波的负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过一阶差分法将电力负荷数据进行平稳化处理；根据AIC准则，选取时间序列模型；将平稳化处理后的数据代入选择的时间序列模型，获得时间序列预测方程；建立卡尔曼滤波方程，对建立的卡尔曼滤波方程进行改进，得到自适应卡尔曼滤波方程；将得到的时间序列预测方程代入自适应卡尔曼滤波方程，得到基于时间序列‑自适应卡尔曼滤波的电力负荷预测模型；将已知电力负荷数据代入电力负荷预测模型，获得下一时刻的电力负荷预测数据。
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