基于时域及环境特征的自学习短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN107067162B

    公开(公告)日:2020-05-26

    申请号:CN201710168747.1

    申请日:2017-03-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时域及环境特征的自学习短期负荷预测方法,其包括以下步骤:S1:选取历史负荷数据,并通过温湿度影响因子方法得到温湿度影响因子;S2:利用步骤S1中所得的温湿度影响因子,对所述的历史负荷数据的温湿度影响进行还原;S3:运用灰度理论预测模型对已去除温湿度影响的历史负荷数据进行预测,并对预测结果进行温湿度影响叠加;S4:通过负荷结果的预测值与实际值进行比较,进行温湿度影响因子的回归适应。优点在于:具有能够对温湿度影响因子自学习回归,提高预测准确度等优点。

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