[发明专利]基于偏差自校正的改进相似日短期负荷预测方法及装置在审
| 申请号： | 201811337891.4 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109583629A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 蔡秋娜;张乔榆;刘思捷;闫斌杰;苏炳洪 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文;宋静娜 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于偏差自校正的改进相似日短期负荷预测方法及装置，方法包括：获取预定历史日期的相关因素的特征向量以及待预测日的相关因素的特征向量；其中，所述相关因素包括对应日期的日类型以及气象信息；根据特征向量之间的距离获取与所述待预测日具有最高相关系数的历史日期，以得到最相似日；根据所述最相似日与所述待预测日的相关因素偏差、预先训练生成的负荷偏差与相关因素偏差的关联模型，生成与所述待预测日对应的负荷偏差；以及根据与所述待预测日对应的负荷偏差对所述最相似日的负荷曲线进行校正，以获得待预测日的负荷曲线。本发明能够提高短期负荷的预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 负荷偏差 特征向量 短期负荷预测 负荷曲线 自校正 准确度 关联模型 距离获取 气象信息 校正 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于偏差自校正的改进相似日短期负荷预测方法，其特征在于，包括：获取预定历史日期的相关因素的特征向量以及待预测日的相关因素的特征向量；其中，所述相关因素包括对应日期的日类型以及气象信息；根据特征向量之间的距离获取与所述待预测日具有最高相关系数的历史日期，以得到最相似日；根据所述最相似日与所述待预测日的相关因素偏差、预先训练生成的负荷偏差与相关因素偏差的关联模型，生成与所述待预测日对应的负荷偏差；以及根据与所述待预测日对应的负荷偏差对所述最相似日的负荷曲线进行校正，以获得待预测日的负荷曲线。
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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
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