申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2019-08-21

公开（公告）日：2024-01-09

公开（公告）号：CN110598912B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q30/0202;G06Q30/0201;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.09#授权;2020.01.14#实质审查的生效;2019.12.20#公开

摘要：本发明涉及一种售电公司的春节期间售电量预测方法，包括：S1：根据其负荷水平标记出春节期间历史用电量数据分别进行开停工信息标记；S2：将历史用电量数据由离散点拟合为用电量曲线；S3：选取与预测年数据关联度最高的年份作为历史用电量拟合曲线；S4：获取待预测年用户的开停工信息，并与历史拟合曲线相互匹配获得各个用户的预测结果；S5：对春节期间处于非开停工日期的用电量采用鲁棒极限学习机进行预测；S6：求取最终的售电公司售电量预测结果。本发明能够更好的捕捉工商业用户在春节期间的用电特性，能更好的体现用户历史用电习惯与预测年用电行为的关系，以及更好的选择与预测年用户行为较为吻合的历史曲线。

主权项：1.一种售电公司的春节期间售电量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：选取待预测年前一年春节前后的售电量数据作为历史数据集，根据其负荷水平标记出春节前企业从开始减少生产量到完全停产及春节后企业从逐渐开始生产到完全恢复正常生产水平的日期，将其作为历史的开停工信息放入历史数据集中；S2：采用拉格朗日插值法将历史用电量数据由离散点拟合为用电量曲线；S3：选取与预测年数据关联度最高的年份作为历史用电量拟合曲线；S4：获取待预测年用户的开停工信息，将其与所拟合出的历史用电量曲线相互匹配，再由相互之间的比例关系得到该用户预测年的开停工期间用电量预测结果；S5：对春节期间处于非开停工日期的用电量采用鲁棒极限学习机进行预测；S6：将各个用户的用电量结果进行叠加得到最终的售电公司售电量预测结果；S1包括：S1.1：选取预测年前一年的售电公司所有用户的春节前后一个月的历史用电量数据，根据其用电量变化水平标记出用户开始减少生产至完全停止生产及开始恢复生产至完全恢复正常生产的日期记为T1,T2,…,Tn；n为日期；S1.2：截取T1至Tn所对应的以小时为单位的用电量数据并将其记为历史数据集其中，Ln1为第n天第一小时的用电量数据，Ln24为第n天第24小时的用电量数据；S4包括：S4.1：根据历史用电量拟合曲线得到预测值；设预测日为第x天，公式如下： LX为历史日日历史用电量，L'X为预测日预测用电量；S4.2：将S4.1中的公式变形，得到预测值

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种售电公司的春节期间售电量预测方法

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