[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
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: | 本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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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
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
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