基本信息:
- 专利标题： 一种新型电力负荷预测影响因素关联分析方法
- 申请号：CN202111255136.3 申请日：2021-10-27
- 公开(公告)号：CN113887831A 公开(公告)日：2022-01-04
- 发明人： 黄道友 , 王坤 , 康健 , 高博 , 徐斌 , 毛荀 , 仇茹嘉 , 程石 , 潘丽珠 , 朱胜龙 , 秦少瑞 , 王桢 , 倪静怡 , 蒋伟 , 吴征 , 赵尚娜
- 申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 上海京德电气有限公司
- 申请人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,上海京德电气有限公司
- 当前专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,上海京德电气有限公司
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 代理机构： 上海精晟知识产权代理有限公司
- 代理人： 辇甲武
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06F17/18 ; G06Q50/06
摘要：
本发明提供一种新型负荷预测影响因素关联分析算法。首先，构建负荷预测的影响因子集合，集合中包含5大要素，温度，湿度，日类型，天气和降雨量；其次，将影响因素和负荷进行区间划分；接着，构建负荷与影响因素的样本集合，每一个样本包含6大要素{温度所属区间、湿度所属区间、日类型、天气类型、降雨量所属区间、负荷所属区间}；然后，基于实测数据，计算每一种样本的发生概率；最后，基于样本概率分析出影响负荷的因素。本发明采用的算法在大数据样本中分析影响因素对负荷产生影响的概率，无论影响因素对负荷产生线性影响还是非线性影响，都可以有效进行分析。本发明考虑的负荷预测影响因素丰富。