[发明专利]基于频域分解及人工智能算法的短期负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910243384.2 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN109934418A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 张倩;丁津津;马金辉;马愿;谢毓广;李顺;李智;赵晓春;叶海峰;黄少雄;王璨 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明针对现有的短期负荷预测方法都存在预测方法较为单一，预测精度不高的问题，提供一种基于频域分解及人工智能算法的短期负荷预测方法。该方法，包括：用频域分解算法对原始负荷数据的负荷时间序列进行分解，获得日周期分量、周周期分量、低频分量和高频分量；采用神经网络算法对日周期和周周期进行预测；采用随机森林算法对低频分量进行预测；对高频分量进行二次分解，对分解后的低频部分采用神经网络算法进行预测。本发明所提的基于频域分解的短期负荷预测模型，预测结果与Elman神经网络、随机森林预测结果相比具有更高的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 短期负荷预测 频域分解 预测 人工智能算法 神经网络算法 低频分量 高频分量 随机森林 预测结果 周期分量 分解 算法 神经网络 时间序列 原始负荷 | ||
【主权项】：
1.基于频域分解及人工智能算法的短期负荷预测方法，其特征在于，包括：用频域分解算法对原始负荷数据的负荷时间序列进行分解，获得日周期分量、周周期分量、低频分量和高频分量；采用神经网络算法对日周期和周周期进行预测；采用随机森林算法对低频分量进行预测；对高频分量进行二次分解，对分解后的低频部分采用神经网络算法进行预测。
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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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