[发明专利]一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910458058.3 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110263823A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 毛颖卓;吴杰康;张文杰;叶辉良;赵俊浩;任德江 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法，首先采集负荷数据以及负荷影响因素数据，通过模糊粗糙集对部分负荷影响因素数据进行删减，得到约简后的样本数据；通过模糊C均值聚类法对约简后的样本数据以及预测日数据进行聚类，选取与预测日相似度最高的样本数据作为学习样本数据；基于所述学习样本数据建立基于支持向量机的短期负荷预测模型，并作为输入对所述短期负荷预测模型进行训练；将预测日数据输入训练完毕的短期负荷预测模型进行预测，得到预测时刻的短期负荷结果。本发明方法解决了由于微电网负荷变化的因素多、数据繁琐而导致现有的短期负荷预测方法计算效率和预测精度低等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 短期负荷预测 预测 样本数据 学习样本数据 模糊聚类 影响因素 约简 模糊C均值聚类法 支持向量机 负荷变化 负荷结果 负荷数据 计算效率 粗糙集 微电网 相似度 聚类 采集 模糊 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集负荷数据以及负荷影响因素数据，通过模糊粗糙集对部分负荷影响因素数据进行删减，得到约简后的样本数据；S2.通过模糊C均值聚类法对约简后的样本数据以及预测日数据进行聚类，选取与预测日相似度最高的样本数据作为学习样本数据；S3.基于所述学习样本数据建立基于支持向量机的短期负荷预测模型，并作为输入对所述短期负荷预测模型进行训练；S4.将预测日数据输入训练完毕的短期负荷预测模型进行预测，得到预测时刻的短期负荷结果。
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