[发明专利]考虑数据缺失和特征冗余的超短期负荷预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011162966.7 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112348168B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 任志超;叶强;马瑞光;程超;王海燕;胥威汀;汪伟;徐浩 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/049;G06F18/214;G06F18/2413;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 张超 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种考虑数据缺失和特征冗余的超短期负荷预测方法及系统，通过基于改进KNN的缺失数据补全算法,对存在数据缺失问题的数据集进行处理；通过基于最大信息系数MIC的包裹式特征选择方法,得到超短期负荷预测的优选特征集合，降低多变量时序数据的特征冗余度；采用S2S‑GRU超短期负荷预测模型，通过序列到序列进行负荷预测，提高对时序信息的处理能力，从而提升超短期负荷预测的精度。本发明考虑到了负荷数据的形态相似性，可以有效筛选出优选特征集合，提高超短期负荷预测的精度。采用S2S‑GRU超短期负荷预测模型通过序列到序列进行负荷预测，进一步提高算法对长时间序列模型的预测能力，避免传统负荷预测任务中输入序列和输出序列长度的限制。 | ||
| 搜索关键词： | 考虑 数据 缺失 特征 冗余 短期 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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