申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司

申请日：2023-09-22

公开（公告）日：2023-12-26

公开（公告）号：CN117291299A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/243;G06F18/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.12#实质审查的生效;2023.12.26#公开

摘要：本发明公开了一种考虑多种影响因素的月度电量预测方法，属于电力系统技术领域；该方法包括以下步骤：对电量数据、影响因素数据进行预处理；数据进行预处理包括异常值处理、无量纲化处理；采用ARIMA模型进行月度电量预测，并结合影响因素对ARIMA预测结果进行修正；考虑多种影响因素采随机森林算法对月度电量进行预测，并结合ARIMA模型形成最终月度电量预测结果；考虑气候状况，进行第三季度多场景电量预测。本发明通过合理考虑节假日、气候、新能源等影响因素，并采用ARIMA模型进行月度电量预测，结合人工智能的随机森林算法，提高了最终月度电量预测结果的准确性；同时，获取准确电量预测结果可以科学地规划电力生产，以此达到提升效率，降低运行成本的目的。

主权项：1.一种考虑多种影响因素的月度电量预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：对电量数据、影响因素数据进行预处理；所述数据进行预处理包括异常值处理、归一化处理；步骤S2：采用ARIMA模型进行月度电量预测，并结合影响因素对ARIMA预测结果进行修正；步骤S3：考虑多种影响因素采用随机森林算法对月度电量进行预测，并结合ARIMA模型形成最终月度电量预测结果；步骤S4：考虑气候状况，选择季度进行多场景电量预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种考虑多种影响因素的月度电量预测方法

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