[发明专利]一种基于神经网络和随机森林法的电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202211741770.2 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116050605A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 惠子珈;王慧来;闫娜;陈凌云;曹强飞;王斌;苏舟;罗超;耿晓晓;付灏 | 申请（专利权）人： | 国网陕西省电力有限公司经济技术研究院;中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/2431;G06F18/27;G06F18/214;G06N3/08;H02J3/00;G06F123/02 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 陈家安 |
| 地址： | 710065 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络和随机森林法的电力负荷预测方法。它包括如下步骤：步骤一：获取原始电力负荷数据；步骤二：建立LightBGM模型进行深度学习并不断调节参数；步骤三：使用LightBGM模型根据原始负荷数据进行预测；步骤四：将第一预测结果输入随机森林预测模型进行反向预测；步骤五：判断反向预测结果与原始负荷数据的偏差；判断第一次预测结果是否准确，预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差小，则第一预测结果准确，直接输出第一预测结果，若预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差大，调整LightGBM算法中的相关参数，然后重复进行预测以及反向预测在比较。本发明具有提高预测结果的精度的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 随机 森林 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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