[发明专利]一种短期电力负荷预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 201911134260.7 申请日: 2019-11-19
公开(公告)号: CN110852522A 公开(公告)日: 2020-02-28
发明(设计)人: 卞海红;王倩;马奚杰;钟怡群;孙健硕 申请(专利权)人: 南京工程学院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 史俊军
地址: 211167 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种短期电力负荷预测方法,包括采集近期负荷数据、气温数据和光辐照强度数据,构建训练样本和预测样本;对训练样本和预测样本中的数据进行降维处理;采用VMD方法对降维后的数据进行分解;用训练样本分解获得的分量进行模糊小脑神经网络训练;将预测样本分解获得的分量带入训练好的模糊小脑神经网络,获得预测结果。同时公开了相应的系统。本发明基于负荷数据、气温数据和光辐照强度数据,依次对数据进行降维、分解,训练模糊小脑神经网络,最后模糊小脑神经网络进行预测,大大增强了预测的准确性。
搜索关键词: 一种 短期 电力 负荷 预测 方法 系统
【主权项】:
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