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基于BP神经网络模型的台区日用电量的预测方法及系统

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本发明揭示了一种基于BP神经网络模型的台区日用电量的预测方法，将台区日用电量预测按照四季的工作日、节假日进行分类，分别搭建8个BP神经网络模型，比如春季工作日模型、春季节假日模型。针对每一个模型，选择台区时间距离较近相似日的实际用电量、平均气温等气象影响因子进行训练，得到对应的BP神经网络。最后将预测日的相似日实际用电量、气象影响因子传入相应的BP神经网络模型，可以得到日用电量预测值。本发明技术方案的优点主要体现在：方法简单，且精准度较高。

著录项

公开/公告号CN106169104A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-11-30

原文格式PDF
申请/专利权人国网江苏省电力公司南通供电公司;
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申请/专利号CN201610505513.7
发明设计人陈启忠;吉宇;曹伟新;王宏巍;陆晓冬;张春;
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申请日2016-06-30
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/02(20060101);
代理机构32102 南京苏科专利代理有限责任公司;
代理人陆明耀;何朝旭
地址 226001 江苏省南通市青年中路52号
入库时间 2023-06-19 00:57:41

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-04

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20161130 申请日:20160630

发明专利申请公布后的驳回
2016-12-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20160630

实质审查的生效
2016-11-30

公开

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