一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108537380B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN201810304089.9

    申请日:2018-04-04

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法,包括以下步骤:通过电力公司获取真实电力负荷数据,对数据进行预处理得到,包括数据缺失、数据异常和数据归一化等具体操作等处理;通过拼接基础字典、单位矩阵字典和外部因素字典,使其构成过完备字典,过完备字典包括用于求解稀疏系数向量的训练字典和用于预测未来电力负荷的测试字典两部分;根据预处理的电力负荷数据和的训练字典使用正交匹配追踪OMP算法来求解系数向量;结合测试字典和稀疏系数向量来预测未来的电力负荷。该方法在真实存在的电力负荷数据集的基础上,可以有效地预测未来的电力负荷,在添加外部因素的条件下,可以显著地提高负荷预测的精度。

    一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108537380A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810304089.9

    申请日:2018-04-04

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法,包括以下步骤:通过电力公司获取真实电力负荷数据,对数据进行预处理得到,包括数据缺失、数据异常和数据归一化等具体操作等处理;通过拼接基础字典、单位矩阵字典和外部因素字典,使其构成过完备字典,过完备字典包括用于求解稀疏系数向量的训练字典和用于预测未来电力负荷的测试字典两部分;根据预处理的电力负荷数据和的训练字典使用正交匹配追踪OMP算法来求解系数向量;结合测试字典和稀疏系数向量来预测未来的电力负荷。该方法在真实存在的电力负荷数据集的基础上,可以有效地预测未来的电力负荷,在添加外部因素的条件下,可以显著地提高负荷预测的精度。

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