[发明专利]一种中长期用电预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710740904.1 申请日: 2017-08-25
公开(公告)号: CN109426901A 公开(公告)日: 2019-03-05
发明(设计)人: 尚宇炜;彭晨阳;韦涛;刘伟;张伟;周莉梅;赵明欣;陈海;马丽;崔艳妍;刘苑红;惠慧;田英杰;苏运;张朋 申请(专利权)人: 中国电力科学研究院;国家电网公司;国网上海市电力公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 代理人: 徐国文
地址: 100192 北*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及一种中长期用电预测方法及装置,所述方法包括:根据历史日的外部因素数据及其对应的用电量数据,获取中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的训练数据和测试数据;利用蝙蝠算法优化中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的参数;利用优化参数后的中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型进行中长期用电预测;本发明提供的技术方案,利用最小二乘支持向量机的算法原理,在有限样本数据的情况下,通过蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机模型的正规化参数和核函数参数,使得模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效解决目前对于中长期用电预测方法不全面的问题。
搜索关键词: 用电预测 最小二乘支持向量机模型 算法优化 蝙蝠 最小二乘支持向量机 用电量数据 正规化参数 测试数据 算法原理 训练数据 样本数据 因素数据 优化参数 有效解决 核函数 外部 预测
【主权项】:
1.一种中长期用电预测方法,其特征在于,所述方法包括:根据历史日的外部因素数据及其对应的用电量数据,获取中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的训练数据和测试数据;利用所述训练数据和测试数据优化中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的参数;利用优化参数后的中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型进行中长期用电预测。
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