一种基于优化RBF的7日电力负荷峰值预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110073909.X
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
申请日期：
2021-01-19
申请人：
重庆大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于优化RBF的7日电力负荷峰值预测方法
申请号	CN202110073909.X	申请日期	2021-01-19
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-04-30	公开/公告号	CN112734128A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	重庆大学	申请人地址	重庆市沙坪坝区沙正街174号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆大学	当前权利人	重庆大学
发明人	张程;刘桂岑;曹宇佳;陈柯芯
代理机构	杭州知学知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	张雯

摘要

本发明提供了一种基于优化RBF的7日电力负荷峰值预测方法，包含数据采集、数据分析及数据预处理；划分数据集为训练集和验证集；基于训练集，利用遗传算法对RBF网络进行参数优化，确定适用在本发明的电力负荷峰值预测中RBF网络的中心向量、中心点宽度和权重这三个参数的最优值，并将训练集作为输入，基于优化的RBF网络来预测未来7日的电力负荷峰值，根据模型输出的7天的电力负荷峰值与验证集做比较，结合平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE两个指标，得到模型的预测准确度。通过本发明的预测方法，提高了预测准确性和时效性，预测效果较现有电力负荷预测方法更好。

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