申请/专利权人：大唐锡林郭勒风力发电有限责任公司;上海远景科创智能科技有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117955099A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F18/2411;G06N20/10;G06Q50/06;G06N3/126;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明属于电力系统功率预测领域，具体为基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法。本方法利用历史功率数据识别和分类功率突变区域，然后通过聚类分析获取功率变化因素序列，接着利用支持向量回归SVR算法建立长期功率预测模型，并使用遗传算法优化模型参数，最后根据预测结果制定电力系统调度策略。基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法相比传统方法具有更强的突变识别能力、更全面的影响因素考虑、更好的非线性关系建模能力和更精细的调度策略制定能力，从而能够更好地满足电力系统长期功率预测的需求。

主权项：1.基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于，包括：获取供电区域内电力系统的历史功率数据，并根据历史功率数据分辨功率突变数据，筛选功率突变区域，在功率突变区域的设置功率监测点，获取功率突变影响因素数据，并对功率突变区域分类；以及、基于所述功率突变数据及对应功率突变影响因素数据，对各个所述功率监测点聚类，获取各个所述功率突变区域的功率变化因素序列；以及、根据所述功率变化因素序列，并基于SVR算法建立长期功率预测模型，并使用遗传算法优化支持向量回归模型的参数；以及、依据功率突变区域分类分析待预测供电区域的类别，输入对应影响因素数据，从而获得未来功率变化的结果，识别潜在的功率突变区域，根据预测的功率变化趋势和识别的潜在功率突变区域，制定相应的电力系统调度策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大唐锡林郭勒风力发电有限责任公司;上海远景科创智能科技有限公司 基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法

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