基本信息:
- 专利标题： 一种基于电力大数据的自适应负荷预测选择方法
- 专利标题（英）：Adaptive load prediction selection method based on electric power big data
- 申请号：CN201511005735.4 申请日：2015-12-29
- 公开(公告)号：CN105654196A 公开(公告)日：2016-06-08
- 发明人： 季知祥 , 李慧芳 , 朱朝阳 , 邓春宇 , 王晓蓉 , 李浥东 , 王海波
- 申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 北京交通大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 专利权人： 中国电力科学研究院,国家电网公司,北京交通大学,国网山东省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 中国电力科学研究院,国家电网公司,北京交通大学,国网山东省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 代理机构： 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理人： 徐国文
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06
摘要：
本发明提供一种基于电力大数据的自适应负荷预测选择方法，所述方法包括如下步骤：(1)客户类别判断；(2)电力数据关联规则挖掘和数据化简；(3)自适应负荷预测建模。本发明构造客户聚类模型，对新客户类别进行预测，用客户的类别并结合电力数据的分布，系统可自适应选择负荷预测算法，实现智能电网管理。
摘要（英）：
The invention provides an adaptive load prediction selection method based on electric power big data. The adaptive load prediction selection method comprises the steps of (1) determining client kind; (2) excavating an electric power data association rule and simplifying data; and (3) performing adaptive load predication modeling. According to the adaptive load prediction selection method, a client clustering model is constructed for predicating the type of a new client; according to the client type and electric power data distribution, a system performs adaptive selection for a load prediction algorithm, thereby realizing intelligent power grid management.