申请/专利权人：江西电力交易中心有限公司

申请日：2023-11-24

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117764410A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了基于GRA－PSO－BP的中长期用电量预测方法，涉及电力负荷预测的技术领域，包括基于电力需求确定获取目标地区用电量历史数据；构建灰色关联度分析模型，对所述影响因素进行筛选；基于粒子群算法和BP神经网络对灰色关联度分析模型进行优化；利用优化后的模型对所述目标地区的用电量进行预测。本方法从组合优化的角度出发，以年用电量为预测对象，采用灰色关联分析对可能影响用电量的各种因素进行筛选，得到关键影响因素。并在此基础上，选择BP神经网络为预测的基础模型，通过粒子群算法对BP网络的预测误差的优化，降低了BP网络的预测误差，提高了预测的实用性。

主权项：1.基于GRA－PSO－BP的中长期用电量预测方法，其特征在于，包括：基于电力需求确定获取目标地区用电量历史数据；构建灰色关联度分析模型，对所述影响因素进行筛选；基于粒子群算法和BP神经网络对灰色关联度分析模型进行优化；利用优化后的模型对所述目标地区的用电量进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西电力交易中心有限公司 基于GRA-PSO-BP的中长期用电量预测方法

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