申请/专利权人：国网河南省电力公司南阳供电公司

申请日：2022-12-28

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115796386A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q10/0639;G06N3/126;G06N3/08;G06F18/214;H02J3/00;G06N3/044

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明涉及一种用电量预测方法、用电量调节方法，包括：S11、选择受激效果好的用电负荷作为激励重点目标；S12、提取与激励重点目标的用电特性相近的用电数据构造成训练集和测试集；S13、使用遗传算法搜寻BP神经网络的初始权重值，建立初始BP神经网络；将训练集的温度向量和电价向量作为输入，将训练集的用电量向量作为输出，得到BP神经网络；使用测试集测试BP神经网络，将BP神经网络的预测误差作为BP神经网络的初始权重值的适应度，当BP神经网络的初始权重值的适应度收敛后，最后一次搜寻到的BP神经网络的初始权重值对应的BP神经网络即目标BP神经网络。这样，可以提高用电量调节的有效性。

主权项：1.一种用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S11、选择受激效果好的用电负荷作为激励重点目标；S12、从所述激励重点目标所属行业内的用电数据中提取与所述激励重点目标的用电特性相近的用电数据构造成训练集和测试集，所述训练集的训练样本和测试集的测试样本均包括温度向量、电价向量和用电量向量；S13、使用遗传算法搜寻BP神经网络的初始权重值；在每次搜寻到BP神经网络的初始权重值后，使用所述BP神经网络的初始权重值建立初始BP神经网络；将所述训练集的温度向量和电价向量作为输入，将所述训练集的用电量向量作为输出，使用所述训练集训练所述初始BP神经网络，得到BP神经网络AIk；使用所述测试集测试所述BP神经网络AIk，将所述BP神经网络AIk的预测误差作为BP神经网络的初始权重值的适应度，当BP神经网络的初始权重值的适应度收敛后，最后一次搜寻到的BP神经网络的初始权重值对应的BP神经网络AIk即目标BP神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网河南省电力公司南阳供电公司 用电量预测方法、用电量调节方法

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