[发明专利]基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810747257.1 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN108805366A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 李启昌;肖云东;宋强;李光肖;王琳;倪馨馨;何召慧;丁子甲;刘宗杰;邵士雯;刘庆华;杨峰;陆超;刘华利;张红兴;吴东;颜香梅;彭颖;刘莹;李怀花;谭媛 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 272100 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法及系统，包括：获取历史电力负荷值，以及影响历史电力负荷值的因素，作为系统预测的输入数据；对输入数据进行离散化；利用决策形式背景的属性约简算法对输入数据进行约简优化，提取影响负荷预测的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值；将提取的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值输入到自适应神经网络系统，通过训练得到电力负荷预测值。本发明充分考虑了外界因素对于电力负荷的影响，能够使得电力负荷预测结构更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 电力负荷预测 自适应神经网络 电力负荷 决策形式 历史负荷数据 外界影响因素 属性约简 外界因素 系统预测 影响负荷 离散化 算法 约简 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取历史电力负荷值，以及影响历史电力负荷值的因素，作为系统预测的输入数据；对输入数据进行离散化；利用决策形式背景的属性约简算法对输入数据进行约简优化，提取影响负荷预测的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值；将提取的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值输入到自适应神经网络系统，通过训练得到电力负荷预测值。
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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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