[发明专利]一种基于负荷特征及模型融合的售电量预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202011399227.X 申请日: 2020-12-04
公开(公告)号: CN112418545A 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 李键;李凯;唐军;吴佼;张迎平;肖克江 申请(专利权)人: 国网湖南省电力有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06;G06N20/00
代理公司: 长沙智路知识产权代理事务所(普通合伙) 43244 代理人: 张毅
地址: 410007 *** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种基于负荷特征及模型融合的售电量预测方法及系统,包括:建模数据采集和预处理;选择、提取预测目标售电量的相关特征,并对相关特征通过相关系数进行优化;所述相关特征包括电力负荷特征、时间特征和天气因素特征;将所述电力负荷特征分解成趋势项、季节项和剩余项,对所述三个分解项分别预测后重构得到预估的电力负荷特征,与时间特征、天气因素特征一起输入短、中期预测的学习器模型,并网格优化各模型的参数,将所述学习器模型均融合,得到售电量的短、中期预测值;对所述电力负荷特征、时间特征和天气特征进行Prophet模型调优,得到售电量的长期预测值。本发明解决了在特殊事件发生后售电量预测误差较大的问题。
搜索关键词: 一种 基于 负荷 特征 模型 融合 电量 预测 方法 系统
【主权项】:
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