[发明专利]一种超短期电力负荷预测方法

摘要

本发明涉及超短期电力负荷预测技术领域，尤其为一种超短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1，相关向量机‑神经网络特征工程与构建：相关向量机‑神经网络由相关向量机与神经网络两部分组成，在先验参数的结构下基于主动相关决策理论，通过构建样本数据进行迭代学习，使得部分参数的后验分布趋于0；S2，输入数据的采集：采集电力负荷数据与地区温度变化数据；S3，数据预处理；S4，特征归一化，本发明通过设计本发明提出的短期电力负荷预测方法，预测精度高，抗噪声误差、泛化能力好，能较好地满足电网对短期、超短期电力负荷预测的需要。