申请/专利权人：国网冀北电力有限公司计量中心;国家电网有限公司

申请日：2020-10-20

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112365280B

主分类号：G06Q30/0202

分类号：G06Q30/0202;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.03.05#实质审查的生效;2021.02.12#公开

摘要：本发明公开了一种电力需求的预测方法及装置，其中该方法包括：获取目标区域待预测时段的气象因素；根据目标区域待预测时段的气象因素，以及预先建立的主导气象因素识别模型，得到目标区域待预测时段的主导气象因素；根据目标区域待预测时段的主导气象因素，以及预先建立的支持向量机电力需求预测模型，得到目标区域待预测时段的电力需求；所述支持向量机电力需求预测模型根据多个主导气象特征样本和电力负荷特征样本预先建立。本发明可以提高电力需求预测的精度。

主权项：1.一种电力需求的预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域待预测时段的气象因素；根据目标区域待预测时段的气象因素，以及预先建立的主导气象因素识别模型，得到目标区域待预测时段的主导气象因素；根据目标区域待预测时段的主导气象因素，以及预先建立的支持向量机电力需求预测模型，得到目标区域待预测时段的电力需求；所述支持向量机电力需求预测模型根据多个主导气象特征样本数据和电力负荷特征样本数据预先建立，所述支持向量机电力需求预测模型为RF-SVM模型；其中获取所述样本数据的过程包括：根据预设时段的历史气象因素数据和历史电力负荷数据，以及预先建立的主导气象因素识别模型，得到历史主导气象因素数据及其对应的历史电力负荷数据；采用随机森林算法分析不同类型电力负荷的负荷特性，提取历史主导气象因素数据及其对应的历史电力负荷数据的特征，形成主导气象特征库和电力负荷特征库；根据主导气象特征库和电力负荷特征库，得到电力需求预测的样本数据；电力负荷的类型包括：各季节的工业负荷类型、商业负荷类型、居民负荷类型；采用随机森林算法提取历史主导气象因素数据及其对应的历史电力负荷数据的特征，形成主导气象特征库和电力负荷特征库，包括：采用随机森林算法，按照如下公式提取历史主导气象因素及其对应的历史电力负荷数据的关键特征作为历史主导气象因素及其对应的历史电力负荷数据的关键特征向量： 其中，xj为特征参数，是主导气象因素数据及电力负荷数据特征；yi为第i个袋外数据的拟合属性，I为误差表示函数，hki为通过数据集B进行预测得到的样本拟合属性参数，为对特征参数xj进行置换后得到的拟合属性参数；所述支持向量机电力需求预测模型为：其中：a为拉格朗日系数，b表示样本分类的阈值，i为时刻，为核函数，x为目标区域待预测时段的主导气象因素，m为样本个数；核函数为：式中，γ表示核函数类型所对应的系数，以将数据进行清晰的划分；所述的电力需求的预测方法还包括：获取当前电力需求预测结果；当前电力需求预测结果为实时的电力需求预测结果；根据当前电力需求预测结果，调整支持向量机电力需求预测模型，得到更新后的支持向量机电力需求预测模型；利用后评估评价体系，实时反馈预测结果，动态调整模型，实现动态优化模型，以保持预测精度，评价指标有均方根误差和平均相对误差进行评价，均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数比值的平方根，平均相对误差是指相对误差的平均值，这个平均相对误差是用平均相对误差的绝对值来表示。

全文数据：

权利要求：

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