公开(公告)号：CN103559655A

公开(公告)日：2014-02-05

申请号：CN201310572191.4

申请日：2013-11-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 柳进 ,  刘广一 ,  董聪 ,  柳焯

IPC: G06Q50/06

CPC classification number: Y04S10/60

Abstract: 基于数据挖掘的微网新型馈线负荷的预测方法，涉及一种微网馈线负荷的预测方法。本发明以微网新型馈线负荷为对象，应用数据挖掘技术在微网上进行分析各类馈线负荷特征；根据天气数据，采用聚类分析建立各类馈线负荷模式；选取优化方法，确定各类馈线负荷预测模型，进行求解算法设计。本发明提供的微网新型馈线负荷可以改变单纯接受系统的电能被动局面，能够主动地与主网协调配合，在需求响应发挥积极作用；微网新型馈线负荷预测不仅能预测微网的负荷总量，还可以预测微网分布式发电（风电、光伏发电、储能）功率；优选预测模型，修正预测误差，可以提高各类馈线负荷预测精度。

公开(公告)号：CN103559655B

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201310572191.4

申请日：2013-11-15

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  国网河北省电力公司

Inventor： 柳进 ,  董聪 ,  冯慧波 ,  朱银磊 ,  王一峰 ,  王维 ,  吕昊 ,  何亚坤 ,  贺楠 ,  何益鸣

IPC: G06F17/00 ,  G06Q50/06

CPC classification number: Y04S10/60

Abstract: 基于数据挖掘的微网新型馈线负荷的预测方法，涉及一种微网馈线负荷的预测方法。本发明以微网新型馈线负荷为对象，应用数据挖掘技术在微网上进行分析各类馈线负荷特征；根据天气数据，采用聚类分析建立各类馈线负荷模式；选取优化方法，确定各类馈线负荷预测模型，进行求解算法设计。本发明提供的微网新型馈线负荷可以改变单纯接受系统的电能被动局面，能够主动地与主网协调配合，在需求响应发挥积极作用；微网新型馈线负荷预测不仅能预测微网的负荷总量，还可以预测微网分布式发电（风电、光伏发电、储能）功率；优选预测模型，修正预测误差，可以提高各类馈线负荷预测精度。

公开(公告)号：CN104050517A

公开(公告)日：2014-09-17

申请号：CN201410299370.X

申请日：2014-06-27

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董聪 ,  柳进 ,  刘广一 ,  于继来

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08

Abstract: 基于GRNN神经网络的光伏发电预测方法，涉及一种基于广义回归(GRNN)神经网络光伏发电预测方法。所述方法首先考虑节气、天气、日照的因素，建立光伏曲线模式，提出基于广义回归神经网络光伏发电预测模型，并进行求解算法设计。本发明具有以下优点：GRNN网络的训练过程中不需要误差反向计算来修正权值，而只需要改变平滑参数σ来调节传递函数，减少了训练时间，加快网络学习速度；GRNN神经网络预测模型非线性映射能力强，逼近性能好，具有较强鲁棒性，适用于处理不稳定数据；GRNN神经网络的光伏发电预测技术，明显提高了预测精度；预测结果可为电网光电调度提供决策信息，对保证电网安全运行具有重要意义。