[发明专利]一种电力负荷短期预测方法、模型、装置及系统在审
| 申请号： | 201811291636.0 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109472404A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 史玉良;刘月灿;王新军;郑永清 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/08;G06F17/18 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电力负荷短期预测方法、模型、装置及系统，该方法包括：接收负荷数据，并对其缺失数据进行数据补全；接收影响因素数据，所述影响因素数据包括气温数据、节假日数据和行业数据，对影响因素采用与负荷数据相对应的量化方法进行量化；采用小波分解对负荷数据进行处理，并进行消噪和特征提取得到四个序列，分别与影响因素数据进行相关性分析，得到负荷特征与影响因素的相关对的集合；将根据负荷数据得到的四个序列采用三次指数平滑算法进行初步预测，将负荷特征与影响因素的相关对的集合采用ARIMA‑GARCH法预测得到调整因子，将初步预测结果与调整因子输入长短期记忆网络得到最终预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 影响因素 负荷数据 装置及系统 电力负荷 调整因子 短期预测 负荷特征 预测结果 集合 量化 记忆网络 平滑算法 气温数据 缺失数据 数据包括 特征提取 小波分解 行业数据 次指数 预测 消噪 分析 | ||
【主权项】：
1.一种电力负荷短期预测方法，其特征在于，该方法包括：接收负荷数据，并对其缺失数据进行数据补全；接收影响因素数据，所述影响因素数据包括气温数据、节假日数据和行业数据，对影响因素采用与负荷数据相对应的量化方法进行量化；采用小波分解对负荷数据进行处理，并进行消噪和特征提取得到四个序列，分别与影响因素数据进行相关性分析，得到负荷特征与影响因素的相关对的集合；将根据负荷数据得到的四个序列采用三次指数平滑算法进行初步预测，将负荷特征与影响因素的相关对的集合采用ARIMA‑GARCH法预测得到调整因子，将初步预测结果与调整因子输入长短期记忆网络得到最终预测结果。
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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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