[发明专利]一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法有效
| 申请号： | 201910738748.4 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110503251B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李昆明;管诗骈;谢林枫;尹飞;李新家;祝永晋;季聪;厉文捷;马吉科;葛崇慧;戴炀;张鸿鸣;查满霞;魏清 | 申请（专利权）人： | 江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司;江苏中堃数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；S2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；S3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；S4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；S5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。本发明提供的一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，拥有良好的自学习能力和非线性表达能力，能够提升预测精度和扩大使用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 stacking 算法 节假日 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；/nS2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；/nS3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；/nS4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；/nS5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。/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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