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一种气象因素影响下基于负荷特性的改进短期负荷的预测方法

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本发明公开了一种气象因素影响下基于负荷特性的改进短期负荷的预测方法，具体涉及短期负荷预测技术领域，其具体操作步骤如下：步骤1：从SCADA实时数据库和气象数据库导入原始的用户负荷数据并预处理；步骤2：依据负荷特性细分为典型五类负荷；步骤3：使用聚类算法结合相关影响因素分别对每一类典型负荷进行相似日细分。本发明通过采用负荷物理特性与属性聚类算法相结合的方法完成负荷二次细分，使用精度较高的优化改进粒子群优化径向基神经网络和最小二乘支持向量机回归模型等算法建立负荷短期改进预测模型，既能得到准确的负荷预测结果，又方便需求侧用户就地进行各类负荷针对性调控。

著录项

公开/公告号CN110135617A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-16

原文格式PDF
申请/专利权人中南林业科技大学;湖南泉涌信息科技有限公司;
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申请/专利号CN201910254502.X
发明设计人邢立宁;侯一帜;王凌;刘勇;任腾;庞燕;王忠伟;魏占国;周盛超;
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申请日2019-03-31
分类号
代理机构
代理人
地址 410004 湖南省长沙市韶山南路498号
入库时间 2024-02-19 13:45:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-09-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190331

实质审查的生效
2019-08-16

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