[发明专利]电力负荷预测方法及预测系统在审
| 申请号： | 201910996424.0 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110766218A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 张乐 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 32304 苏州市港澄专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 马丽丽 |
| 地址： | 226006 江苏省南通市崇川区青*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种电力负荷预测方法及预测系统，所述预测方法包括：S1、基于电力负荷数据将电力负荷曲线分为N类；S2、选取3组数据集，利用基于交叉验证的网格搜索方法优化惩罚参数C和核函数参数g，并对N(N‑1)/2个SVM分类器进行训练，得到对电力负荷曲线进行分类的分类模型；S3、利用分类模型对电力负荷数据进行分类；S4、基于分类的电力负荷数据和负荷预测模型对电力负荷进行预测。本发明通过对电力负荷曲线进行分类，并建立基于SVM分类器的分类模型，从而实现在对电力负荷曲线进行分类的基础上实现负荷预测，分类模型中对参数C和g进行了优化，大大提高了分类模型的预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 分类模型 电力负荷曲线 电力负荷数据 分类 预测 电力负荷预测 负荷预测模型 惩罚参数 电力负荷 负荷预测 交叉验证 网格搜索 预测系统 核函数 组数据 参数C 优化 | ||
【主权项】：
1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/nS1、基于电力负荷数据将电力负荷曲线分为N类；/nS2、选取3组数据集，利用基于交叉验证的网格搜索方法优化惩罚参数C和核函数参数g，并对N(N-1)/2个SVM分类器进行训练，得到对电力负荷曲线进行分类的分类模型；/nS3、利用分类模型对电力负荷数据进行分类；/nS4、基于分类的电力负荷数据和负荷预测模型对电力负荷进行预测。/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
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
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