[发明专利]一种基于分数Levy稳定运动模型的短期电力负荷预测方法有效
| 申请号： | 201910832286.2 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110689169B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘鹤;宋万清 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分数Levy稳定运动模型的短期电力负荷预测方法，包括步骤：1)获取历史电力负荷数据序列，将其作为预测样本数据；2)获取预测样本数据的Hurst指数和特征指数；3)根据预测样本数据的Hurst指数和特征指数判断预测样本数据序列是否负荷长相关特性，若是，则执行下一步，否则，返回步骤1)；4)采用特征函数法获取位置参数和扩散参数的估计值；5)建立分数Levy稳定运动预测模型；6)将预测样本数据输入分数Levy稳定运动预测模型，获取预测电力负荷值。与现有技术相比，本发明具有及时对供电量进行调整，提高预测准确率，降低用电成本等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分数 levy 稳定 运动 模型 短期 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分数Levy稳定运动模型的短期电力负荷预测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：/n1)获取历史电力负荷数据序列，将其作为预测样本数据；/n2)获取预测样本数据的Hurst指数和特征指数；/n3)根据预测样本数据的Hurst指数和特征指数判断预测样本数据序列是否具有长相关特性，若是，则执行下一步，否则，返回步骤1)；/n4)采用特征函数法获取位置参数和扩散参数的估计值；/n5)建立分数Levy稳定运动预测模型；/n6)将预测样本数据输入分数Levy稳定运动预测模型，获取预测电力负荷值。/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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