[发明专利]一种高预测精度的电力系统短期负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 201811356210.9 申请日: 2018-11-14
公开(公告)号: CN109636003A 公开(公告)日: 2019-04-16
发明(设计)人: 张璞;沈玉兰;李翔宇;滕苏丹;刘兆燕;张凯;孙昕;陈艳波 申请(专利权)人: 北京电力经济技术研究院有限公司;国网北京市电力公司;华北电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 代理人: 张文宝
地址: 100037 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了属于电力系统负荷预测领域的一种高预测精度的电力系统短期负荷预测方法。该方法是一种基于相似日法和PSO‑DBN的电力系统短期负荷预测方法,包括步骤:提供相似日选取方法,根据日期距离远近、星期类型和气象特征计算相似度,根据相似度的大小筛选相似日;以及构建深度信念网络DBN预测模型,用相似日负荷代替传统的历史日负荷作为部分输入量;并利用粒子群PSO优化DBN算法,优化权重系数,减少算法受初值的影响程度和迭代次数。本发明方法在预测过程中具有很好的预测精度,非常适宜于实际工程应用。解决了模型构造上存在太多人为决定的因素,至少提供一种有用的商业选择,具有良好的工程应用价值。
搜索关键词: 短期负荷预测 电力系统 预测 日负荷 算法 电力系统负荷预测 计算相似度 工程应用 模型构造 气象特征 权重系数 实际工程 信念网络 预测模型 传统的 粒子群 输入量 相似度 迭代 构建 优化 筛选 应用
【主权项】:
1.一种高预测精度的电力系统短期负荷预测方法,其特征在于,该方法是基于相似日法和PSO‑DBN的电力系统短期负荷预测方法,包括如下步骤:步骤A.提供相似日选取方法,根据相似度大小选取相似日;步骤B.构建深度信念网络(DBN)预测模型,用相似日负荷代替传统的历史日负荷作为部分输入量;步骤C.利用粒子群PSO算法优化DBN算法。
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