一种基于需求侧响应的电力负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117856234A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311810455.5

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于需求侧响应的电力负荷预测方法及系统,首先通过智能传感器和数据采集系统收集影响电力负荷的相关数据;然后选取与预测日具有较高相关性的历史相似日Ds,并获取历史相似日Ds在24小时内的实时电力负荷,生成电力负荷曲线;之后构建基于小波变换模糊神经网络短期负荷预测模型,通过离散小波变换和逆变换的多分辨率分解把负荷序列分解为t+1、t、t‑1、t‑2四个时刻的4个小波分量,采用自适应遗传算法对模糊规则进行训练,能够自动寻找最优的模糊规则,提高模型的预测性能和泛化能力,利用小波变换将负荷序列分解为不同的分量,能够更好地提取负荷序列中的特征和规律,提高负荷预测的精度。

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