[发明专利]一种基于混合模型的短期电力负荷预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210195940.5 | 申请日： | 2022-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN114548586A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 罗燎原;陈曦;凌静 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南仁翰律师事务所 43250 | 代理人： | 邹灿 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合模型的短期电力负荷预测方法及系统。本发明通过LSTM预测模型提取高频分量子序列的时序特征，配合CATBOOST预测模型和第一ELM预测模型组成的ELM‑CATBOOST混合预测模型对短期电力负荷进行预测，利用CEEMDAN分解算法把原始电力负荷数据分解成若干个固有模态函数分量，降低了模型预测难度，提高了预测准确度；另外，利用LSTM预测模型提取高频分量子序列的时序特征，结合高频分量子序列的历史电力负荷数据和原始电力负荷数据共同作为ELM‑CATBOOST混合预测模型的输入特征极大的丰富了输入特征维度信息，通过使用ELM‑CATBOOST混合预测模型集成了单一模型优势，拥有更高的鲁棒性和准确性，针对高、低频分量子序列采取不同的输入特征和预测模型能够降低模型复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 模型 短期 电力 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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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
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