公开(公告)号：CN114819380B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210512695.6

申请日：2022-05-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 罗伟林 ,  胡兵兵 ,  王元靖

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/213 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法，利用数据本身的信息，创造性的将数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算，并采用熵权法进行特征筛选出若干特征，利用数百个lightgbm模型分别训练模型，然后采用LR算法对lightgbm模型结果进行融合。通过预测电力负荷未来的分布情况，可以提高调度的精细化水平，促进电网安全，达到有序用电实现节能减排。

公开(公告)号：CN114819380A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210512695.6

申请日：2022-05-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 罗伟林 ,  胡兵兵 ,  王元靖

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法，利用数据本身的信息，创造性的将数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算，并采用熵权法进行特征筛选出若干特征，利用数百个lightgbm模型分别训练模型，然后采用LR算法对lightgbm模型结果进行融合。通过预测电力负荷未来的分布情况，可以提高调度的精细化水平，促进电网安全，达到有序用电实现节能减排。