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一种基于用电量序列的月度售电量预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法，主要包括：将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分；建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入，待预测月的用电量为输出的支持向量机模型；利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优；建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量；基于月度用电量序列历史数据和预测结果，构建虚拟电量序列；最后，建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型，对未来月度售电量进行预测，以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。

著录项

  • 公开/公告号CN112001552A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010865592.9

  • 发明设计人 刘俊;赵宏炎;刘嘉诚;刘晓明;陈长;吴泽阳;吴柳;

    申请日2020-08-25

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q50/06(20120101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;

  • 代理人何会侠

  • 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-06-19 09:01:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-09

    授权

    发明专利权授予

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