[发明专利]电采暖配电变压器负荷预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201811584211.9 申请日: 2018-12-24
公开(公告)号: CN109636059A 公开(公告)日: 2019-04-16
发明(设计)人: 李同智;杨烁;梁安琪;赵宇彤;李立刚;王峥;张宝群;孙钦斐;朱洁;陈平 申请(专利权)人: 国网北京市电力公司;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 赵囡囡;曾红芳
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种电采暖配电变压器负荷预测方法及装置。其中,该方法包括:采集待预测时间对应的预定历史时间段内的样本数据,采用组合预测模型,对预定历史时间段内的样本数据进行预测得到待预测时间的电采暖配电变压器的负荷预测数据,其中,组合预测模型为集成经验模态分解EEMD预测模型和反向传播BP神经网络预测模型的组合,其中,EEMD预测模型和BP神经网络预测模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的,多组训练数据中的每组训练数据均包括:历史时间内的历史数据和在该历史时间段之后预测时间的电采暖配电变压器的负荷预测数据。本发明解决了相关技术中电采暖配电变压器负荷预测准确性不高的技术问题。
搜索关键词: 预测模型 配电变压器 电采暖 历史时间段 负荷预测 训练数据 负荷预测数据 预测 样本数据 经验模态分解 反向传播 机器学习 历史数据 采暖 采集
【主权项】:
1.一种电采暖配电变压器负荷预测方法,其特征在于,包括:采集待预测时间对应的预定历史时间段内的样本数据;采用组合预测模型,对所述预定历史时间段内的样本数据进行预测得到所述待预测时间的所述电采暖配电变压器的负荷预测数据,其中,所述组合预测模型为集成经验模态分解EEMD预测模型和反向传播BP神经网络预测模型的组合,其中,所述EEMD预测模型和所述BP神经网络预测模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的,所述多组训练数据中的每组训练数据均包括:历史时间内的历史数据和在该历史时间段之后预测时间的所述电采暖配电变压器的负荷预测数据。
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