一种基于粒子群算法的变权组合电力负荷短期预测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201711268909.5
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06
申请日期：
2017-12-05
申请人：
国家电网公司;国网陕西省电力公司渭南供电公司

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专利名称	一种基于粒子群算法的变权组合电力负荷短期预测方法
申请号	CN201711268909.5	申请日期	2017-12-05
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-05-15	公开/公告号	CN108038568A
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查看分类表>
申请人	国家电网公司;国网陕西省电力公司渭南供电公司	申请人地址	北京市西城区西长安街86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	国家电网公司,国网陕西省电力公司渭南供电公司	当前权利人	国家电网公司,国网陕西省电力公司渭南供电公司
发明人	畅黎;何金阳;岳云鹏;倪小洁;闵建文
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	齐书田

摘要

本发明公开了一种基于粒子群算法的变权组合电力负荷短期预测方法，针对传统单一负荷预测模型和固定权重组合预测模型预测准确度低的缺点，综合考虑电力负荷的时间相关性和其他相关因素对电力负荷的影响，将多种电力负荷预测模型相结合，建立了一种电力负荷短期预测的变权组合预测模型。同时，针对粒子群优化变权参数组合预测法容易陷入局部最优解的缺点，建立了一种参数动态调整粒子群算法，实现了对变权组合预测模型的权重参数的优化求解，最终实现了电力负荷的短期预测。本发明中的组合预测模型优于传统负荷预测法、固定权重组合预测法以及粒子群优化变权参数组合预测法，具有较高的预测准确度。

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