[发明专利]一种基于K近邻异常检测和Prophet模型的电量分解和预测方法有效
| 申请号： | 202010384677.5 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111563776B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 卜广峰;姚奔;陆圣芝;詹昕;廖良才;金诚;刘烨;付蕾 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;国网江苏省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 扬州市苏为知识产权代理事务所(普通合伙) 32283 | 代理人： | 葛军 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于K近邻异常检测和Prophet模型的电量分解和预测方法。将时序的电量序列看作一群离散的点，对每一个数据点，使用K近邻方法找出它的K近邻点，即距离此点最近的K个点。再通过每个点的K近邻点集合计算反向K近邻，K近邻和反向K近邻的并集构成了每个点的影响空间(IS)。通过影响空间计算每个点的INFLO值，对每个点的INFLO值进行排序，剔除INFLO值较大的点。对处理后的电量序列使用Prophet模型进行分解建模，将一维电量序列分解成趋势、季节性、节假日影响三个成分，分别对三个成分的表达式进行拟合，以此来进行电量序列变化的分析和预测。本发明应用于电量序列的分析和短期预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 近邻 异常 检测 prophet 模型 电量 分解 预测 方法 | ||
【主权项】：
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