一种用户侧电力负荷的智能优化预测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202011487453.3
IPC分类号：G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
申请日期：
2020-12-16
申请人：
广西电网有限责任公司梧州供电局

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种用户侧电力负荷的智能优化预测方法及系统
申请号	CN202011487453.3	申请日期	2020-12-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-27	公开/公告号	CN112711903A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	广西电网有限责任公司梧州供电局	申请人地址	广西壮族自治区梧州市西环路中段1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	广西电网有限责任公司梧州供电局	当前权利人	广西电网有限责任公司梧州供电局
发明人	蔡开国;黄志鹄;欧翔;秦家昆;张君;郭杰文;张炳超;陈超阳;邱海平;黎梓庆
代理机构	北京国帆知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李增朝

摘要

本发明公开了一种用户侧电力负荷的智能优化预测方法及系统，其方法包括：对采集到的工业区内所有用户的日负荷数据进行有效数据清洗，形成样本数据集；对所述样本数据集进行多维特征构建，生成训练数据集；构建负荷预测基模型，将所述训练数据集导入所述负荷预测基模型中，同时结合用户预测需求调用相适配的训练策略进行训练，输出预测结果；基于阈值比较法，对所述预测结果进行可行性验证。本发明实施例有助于更好地拟合大工业用户在不同时期的负荷特征，且保证预测结果的高准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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