[发明专利]一种基于贝叶斯网络模型的电力负荷峰值预测方法和装置在审
| 申请号： | 201810913303.0 | 申请日： | 2018-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN109002928A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 田世明;王文秀;卜凡鹏;覃剑;龚桃荣 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 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 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于贝叶斯网络模型的电力负荷峰值预测方法和装置，先以获取的气象数据和数值化处理后的时间数据为聚类特征，对以获取的负荷数据进行聚类，然后根据预先构建的贝叶斯网络模型对电力负荷峰值进行预测，其中的贝叶斯网络模型根据聚类结果构建，本发明在外界影响因素变化较大时预测结果偏差较小，学习速率快，能够处理大规模样本。本发明中能够有效处理不完整数据，和其他技术结合进行因果分析，使先验知识和数据有效结合，且有效避免对数据的过渡拟合，对环境因素变化较大时依然具有较高的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 贝叶斯网络模型 电力负荷 方法和装置 峰值预测 构建 外界影响因素 负荷数据 环境因素 技术结合 聚类结果 聚类特征 气象数据 时间数据 数据有效 完整数据 先验知识 因果分析 有效处理 预测结果 准确度 数值化 聚类 拟合 样本 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯网络模型的电力负荷峰值预测方法，其特征在于，包括：以获取的气象数据和数值化处理后的时间数据为聚类特征，对获取的负荷数据进行聚类；根据预先构建的贝叶斯网络模型对电力负荷峰值进行预测；所述贝叶斯网络模型根据聚类结果构建。
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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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