申请/专利权人：华北电力大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876150A

主分类号：G06Q50/06

分类号：G06Q50/06;G06Q10/04;H02J3/00;G06F18/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了属于电力系统负荷预测技术领域，特别涉及基于非侵入式负荷分解算法的短期多元综合负荷预测方法，包括：基于非侵入式负荷分解算法对多元综合负荷数据进行分解，得到各类型负荷估计值，并以所述各类型负荷估计值作为负荷预测的数据样本；基于影响因素进行特征值筛选，生成组合特征；进行数据预处理，排除异常数据并对数据集进行归一化处理；针对负荷数据的类型，构建相应的负荷预测模型进行负荷预测，得到各类型负荷的预测值；聚合各类型负荷的预测值，得到短期多元综合负荷预测结果。在高比例分布式可再生能源电力系统中，考虑多元综合负荷的变化影响，实现高比例分布式可再生能源电力系统的综合负荷预测。

主权项：1.一种基于非侵入式负荷分解算法的短期多元综合负荷预测方法，其特征在于，包括：步骤1：基于非侵入式负荷分解算法对多元综合负荷数据Psumt进行分解，得到各类型负荷估计值，并以所述各类型负荷估计值作为负荷预测的数据样本；步骤2：基于影响因素进行特征值筛选，生成组合特征Ω；步骤3：进行数据预处理，排除异常数据并对数据集进行归一化处理；步骤4：针对负荷数据的类型，构建相应的负荷预测模型进行负荷预测，得到各类型负荷的预测值；步骤5：聚合各类型负荷的预测值，得到短期多元综合负荷预测结果；所述负荷数据的类型包括：一般负荷、光伏出力以及风电出力；所述各类型负荷的估计值包括：一般负荷估计值P'Lt、光伏出力估计值PH't以及风电出力估计值PW't；所述影响因素包括：气象因素、日历因素以及历史因素；所述各类型负荷的预测值包括：一般负荷预测值光伏出力预测值以及风电出力预测值

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华北电力大学 基于非侵入式负荷分解算法的短期多元综合负荷预测方法

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