基本信息:
- 专利标题： 一种24小时电力负荷预测方法
- 申请号：CN201810364330.7 申请日：2018-04-20
- 公开(公告)号：CN108549960A 公开(公告)日：2018-09-18
- 发明人： 毛昕儒 , 周恬恬 , 张程 , 杨蕊 , 杨理 , 邹宇 , 李成普 , 李飞 , 赵祥志 , 谭应桃
- 申请人： 国网重庆市电力公司永川供电分公司 , 重庆大学
- 申请人地址： 重庆市永川区渝西大道西段8号
- 专利权人： 国网重庆市电力公司永川供电分公司,重庆大学
- 当前专利权人： 国网重庆市电力公司永川供电分公司,重庆大学
- 当前专利权人地址： 重庆市永川区渝西大道西段8号
- 代理机构： 重庆中之信知识产权代理事务所
- 代理人： 涂强
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06N3/063 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供了一种24小时电力负荷预测方法，包含数据采集及预处理，通过特征熵权值计算出的有效特征，结合窗口选取法选取固定时间内的24小时用电负荷情况作为DBN网络训练的输入数据，确定DBN网络结构和建立网络模型，通过DBN对网络模型进行训练和测试，输入预测日的特征值数据和窗口法选取的预测日前某几天一天中的24小时用电负荷值，得到预测日的电力负荷值结果，通过2层RBM网络层的预训练对权重进行合理的初始化，再通过BP网络层来调整，不会出现过拟合等缺点，采用特征熵权值法提取对电力负荷有影响的因素并计算其相应的权值，量化各个因素得到对电力负荷的影响的权重，提出了窗口选取法，提高预测精准性，预测效果较现有电力负荷预测模型更好。