[发明专利]一种区域电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910510630.6 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110212524A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 唐标;李博;朱梦梦;程志万;朱全聪;杨莉;王恩;李贵良 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请公开一种区域电力负荷预测方法，包括：根据用电区域的历史负荷数据，构造N组不同时间间隔步长的时间序列特征数据；分别对N组时间序列特征数据进行相关性检验，得到M组通过检验的相关序列；所述相关序列具有序列自相关性；将M组所述相关序列输入多序列长短期记忆网络预测模型中，集成所述多序列长短期记忆网络预测模型的输出结果，预测目标时间点的负荷数据。本申请提供的多序列长短期记忆网络预测模型，基于多个相关序列并捕获负荷数据的长距离依赖性，捕捉如相邻时间点相关性、日相关性、周相关性、月相关性之间的联系，建立特征与负荷之间的非线性关系，提高了负荷预测的准确性，同时还可防止负荷数据样本过度拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 负荷数据 记忆网络 预测模型 电力负荷预测 时间序列特征 时间点 历史负荷数据 非线性关系 负荷预测 输出结果 序列输入 用电区域 预测目标 自相关性 拟合 捕获 检验 申请 样本 捕捉 | ||
【主权项】：
1.一种区域电力负荷预测方法，其特征在于，包括：根据用电区域的历史负荷数据，构造N组不同时间间隔步长的时间序列特征数据；分别对N组时间序列特征数据进行相关性检验，得到M组通过检验的相关序列，M≦N；所述相关序列具有序列自相关性；将M组所述相关序列输入多序列长短期记忆网络预测模型中，集成所述多序列长短期记忆网络预测模型的输出结果，预测目标时间点的负荷数据；其中，所述多序列长短期记忆网络预测模型包括若干组长短期记忆网络预测模型。
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