[发明专利]一种适用于S型负荷曲线的中长期电力负荷组合预测方法在审

专利信息
申请号: 201811213107.9 申请日: 2018-10-18
公开(公告)号: CN109447332A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 罗群;刘春雨;葛磊蛟;顾强;杨光;何泽浩;王月明;葛春萌;张志龙;王维光;张文婷;张健;王首堃;戴睿;王子楠 申请(专利权)人: 国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
代理公司: 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 代理人: 王来佳
地址: 300384 *** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明涉及一种适用于S型负荷曲线的中长期电力负荷组合预测方法,步骤⑴以中长期负荷历史数据为输入;步骤⑵以中长期负荷历史数据为输入,采用生长曲线模型进行中长期负荷测;步骤⑶以社会经济、人口数据和中长期负荷历史数据为输入,采用径向基神经网络模型进行中长期负荷预测;步骤⑷将步骤⑴、⑵、⑶获得的历史预测结果作为训练样本,对最小二乘支持向量机进行训练,训练过程中结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数;步骤⑸利用训练后的最小二乘支持向量机组合预测模型,预测未来一段时间的电力负荷需求,最终获得预测值。本发明所提出的组合预测方法得到的预测值与实际值相接近,具有较高的预测精度,能够很好地预测具有“S”型增长趋势的中长期电力负荷。
搜索关键词: 预测 电力负荷 负荷历史 最小二乘支持向量机 负荷曲线 径向基神经网络 最小二乘支持 粒子群算法 负荷预测 历史预测 人口数据 社会经济 生长曲线 训练过程 训练样本 预测模型 向量 机组 优化
【主权项】:
1.一种适用于S型负荷曲线的中长期电力负荷组合预测方法,其特征在于:具体执行步骤包括:步骤⑴以中长期负荷历史数据为输入,采用灰色Verhulst模型进行中长期负荷预测;步骤⑵以中长期负荷历史数据为输入,采用生长曲线模型进行中长期负荷测;步骤⑶以社会经济、人口数据和中长期负荷历史数据为输入,采用径向基神经网络模型进行中长期负荷预测;步骤⑷将步骤⑴、⑵、⑶获得的历史预测结果作为训练样本,对最小二乘支持向量机进行训练,训练过程中结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数;步骤⑸利用训练后的最小二乘支持向量机组合预测模型,预测未来一段时间的电力负荷需求,最终获得预测值。
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