[发明专利]基于改进F-score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷辨识方法在审
| 申请号： | 201910738261.6 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110570091A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 宋岩;解梁军;郭乃网;庞天宇;沈泉江;陈睿;杨栋;陈开能;陈斌 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;星环信息科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31225 上海科盛知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200002 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进F‑score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷调度方法，该方法包括以下步骤：步骤1：根据改进的F‑score特征评价准则对影响负荷的因素进行衡量；步骤2：利用F‑score_Area法通过设定阈值选取最优特征子集；步骤3：将最优特征子集作为输入通过粒子群BP神经网络后得到负荷预测结果；步骤4：根据负荷预测结果对电网运行作出匹配负荷调度。与现有技术相比，本发明具有误差更小，计算稳定性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 最优特征子集 负荷调度 负荷预测 粒子群 特征评价 特征选择 影响负荷 阈值选取 匹配 改进 电网 衡量 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进F-score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤1：根据改进的F-score特征评价准则对影响负荷的因素进行衡量；/n步骤2：利用F-score_Area法通过设定阈值选取最优特征子集；/n步骤3：将最优特征子集作为输入通过粒子群BP神经网络后得到负荷预测结果；/n步骤4：根据负荷预测结果对电网运行作出匹配负荷调度。/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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