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[发明专利]一种基于机器学习算法的电力负荷预测方法、装置及介质-CN202211647328.3有效
发明人：易秀成;张春龙;伍家翀;傅天忆;游赛男 -专利权人：杭州易龙电安科技有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习算法的电力负荷预测方法、装置与介质，属于负荷预测技术领域，具体包括：基于用户组的负荷类型的不同将所述用户组划分为工业负荷用户组、商业负荷用户组、居民负荷用户组，并基于预测日期的日期类型、温度、湿度、风速构建输入集，根据用户组的不同，对输入集进行重构得到工业重构输入集、商业重构输入集、居民重构输入集，并分别采用基于机器学习算法的负荷预测模型得到工业负荷预测数据、商业负荷预测数据、居民负荷预测数据，并结合工业波动性系数、商业波动性系数、居民波动性系数，得到电力负荷预测结果，从而进一步提升了负荷预测的准确性和可靠性。
一种基于机器学习算法电力负荷预测方法装置介质

[发明专利]一种基于人工智能的电力负荷识别与预测方法-CN202110718458.0在审
发明人：易秀成;伍家翀;吴南章;傅天忆;易冉 -专利权人：杭州易龙电安科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明为一种基于人工智能的电力负荷识别与预测方法，包括建立负荷识别模型并训练；根据用户历史用电负荷曲线将用户划分为多个用户组；给每个用户组建立组负荷预测模型；给每个用户组的组负荷预测模型建立训练集；利用训练集对组负荷预测模型进行训练；建立总负荷预测模型并进行训练；利用负荷识别模型进行负荷识别；利用组负荷预测模型预测各个用户组的电力负荷并根据实际电力负荷进行参数调整；利用总负荷预测模型预测所有用户的总电力负荷并根据实际总电力负荷进行参数调整。本发明的优点是：以电力识别结果为电力预测基础，提高了电力负荷预测的准确性；设有两个组负荷预测模型，提高了组负荷预测模型自学习的容错能力。
一种基于人工智能电力负荷识别预测方法