[发明专利]工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法在审

专利信息
申请号: 201711322622.6 申请日: 2017-12-12
公开(公告)号: CN108053066A 公开(公告)日: 2018-05-18
发明(设计)人: 史亚斌;张杭;侯建华;刘云;王东;刘吕娜;郭晗;叶连杰;赵勇;丁懿 申请(专利权)人: 中国西电电气股份有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 李宏德
地址: 710075 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明提供工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法,1.根据工业生产用户能源管理系统中的可调负荷类型和历史负荷数据分析可调负荷的相关影响因素,进行可调负荷的负荷特性分析;2.将历史负荷数据按照可调负荷的影响因素构建输入变量组,并对历史负荷数据进行模糊化处理;3.利用神经网络搭建预测模型,并将输入变量组输入预测模型中训练预测模型;4.将待预测日的可调负荷的相关影响因素作为输入变量,得到待预测日的可调负荷预测值,根据可调负荷预测值对可调负荷进行相应控制。本发明提高了负荷预测的准确度,并能作为能源管理系统负荷调控的重要参考,避免超负荷运行甚至跳闸等事件发生,保证安全,节能生产。
搜索关键词: 工业生产 用户 能源 管理 系统 可调 电力 负荷 预测 方法
【主权项】:
1.工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1),根据工业生产用户能源管理系统中的可调负荷类型和历史负荷数据分析可调负荷的相关影响因素,进行可调负荷的负荷特性分析;步骤2),将历史负荷数据按照可调负荷的影响因素构建输入变量组,并对历史负荷数据进行模糊化处理;步骤3),利用神经网络搭建预测模型,并将输入变量组输入预测模型中训练预测模型;步骤4),将待预测日的可调负荷的相关影响因素作为输入变量,根据训练完成的预测模型进行预测,得到待预测日的可调负荷预测值,根据可调负荷预测值对可调负荷进行相应控制。
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