申请/专利权人：国网四川省电力公司天府新区供电公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117895479A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于人体舒适度评价和BP神经网络的负荷预测方法，该方法针对负荷预测考虑气象因素不全面、复杂气象因素输入影响神经网络训练速度的问题，提出的一种考虑人体舒适度评价的电力负荷短期预测方法，适用于负荷受气象影响波动大背景下的电力系统短期负荷预测。在神经网络日负荷预测中，本发明以相关性更高的人体舒适度指数代替其他多项气象指标，可以减少网络输入单元，加快网络训练速度，更有利于提高负荷预测的精确性。

主权项：1.一种基于人体舒适度评价和BP神经网络的负荷预测方法，其特征在于，基于BP神经网络模型进行负荷预测，所述BP神经网络模型的构建方法包括如下步骤：步骤1：采用基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法获得人体舒适度指数；步骤2：对历史负荷数据进行数据预处理，得到历史负荷数据集；步骤3：采用步骤1所得的人体舒适度指数以及步骤2所得的历史负荷数据集训练BP神经网络模型，持续训练模型直至模型的实际输出值和期望输出值的误差均方差最小，即可得到训练好的BP神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网四川省电力公司天府新区供电公司 一种基于人体舒适度评价和BP神经网络的负荷预测方法

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