基本信息:
- 专利标题： 一种基于用户侧分类的母线负荷预测方法、装置及系统
- 申请号：CN201910741136.0 申请日：2019-08-12
- 公开(公告)号：CN110689162B 公开(公告)日：2022-09-30
- 发明人： 沈茂亚 , 徐奇峰 , 王凯杰 , 涂孟夫 , 昌力
- 申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号; ; ; ;
- 专利权人： 国电南瑞科技股份有限公司,国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,南瑞集团有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国电南瑞科技股份有限公司,国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,南瑞集团有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号; ; ; ;
- 代理机构： 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理人： 董建林
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06V10/762 ; G06V10/82
摘要：
本发明公开了一种基于用户侧分类的母线负荷预测方法、装置及系统，包括基于经过一次行业分类后获得的各第一分类数据的日负荷历史数据，构建特征向量集；按照日负荷特性对各特征向量集进行二次行业分类，计算出不同的聚类中心值和对应的样本向量，聚类中心值表示行业，对应的样本向量表示对应的行业用户；对不同聚类中心分别从对应的样本向量中筛选出与该聚类中心对应的选定影响因素，构建特征图；对各聚类中心的特征图顺次输入至卷积神经网络中得到一维特征向量组，并将一维特征向量组输入至预测神经网络，计算出待预测日的负荷数据；叠加各聚类中心的待预测日的负荷数据。本发明合理考虑了不同行业间的负荷量级，用电规律差异，提高了负荷预测的合理性。
公开/授权文献:
- CN110689162A 一种基于用户侧分类的母线负荷预测方法、装置及系统 公开/授权日：2020-01-14