[发明专利]一种配电网负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910729313.3 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110766190A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 吴昌;毛以军;吴一峰;留益斌;任娴婷;李震;杨春华;王继军;张思;黄远平;杨向明;徐红泉;黄炎阶 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 32300 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郑宜梅 |
| 地址： | 324000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明具体为一种配电网负荷预测方法：包括一：将获取的各个测量点的负荷值进行标幺化处理，处理后的数据形成对应的负荷特征曲线。二：对步骤一中获得的各个负荷特征曲线进行聚类分析，从而实现对缺失和为零的数据进行修正。三：对步骤二获得的同一配变的所有历史负荷特征曲线进行聚类，分析温度、天气、日期对负荷的影响。四：将步骤三中修正后的曲线通过深度置信神经网络建立输出配电网负荷预测模型实现配电网负荷预测。本发明是先采用聚类算法进行配电网负荷特性分析，在此基础上构建通过深度置信神经网络负荷预测模型，通过深度置信神经网络变换将原始负荷序列分解得到不同层级的子集，在各子集分别建模实现对负荷各层特性的合理利用。 | ||
| 搜索关键词： | 配电网负荷 负荷特征 神经网络 置信 子集 负荷预测模型 修正 聚类分析 聚类算法 曲线通过 数据形成 特性分析 序列分解 预测模型 原始负荷 测量点 预测 层级 构建 建模 聚类 输出 天气 分析 | ||
【主权项】：
1.一种配电网负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：将获取的各个测量点的负荷值进行标幺化处理，处理后的数据形成对应的负荷特征曲线；/n步骤二：对步骤一中获得的各个负荷特征曲线进行聚类分析，从而实现对缺失和为零的数据进行修正；/n步骤三：对步骤二获得的同一配变的所有历史负荷特征曲线进行聚类，分析温度、天气、日期对负荷的影响；/n步骤四：将步骤三中修正后的曲线通过深度置信神经网络建立输出配电网负荷预测模型实现配电网负荷预测。/n
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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
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