一种基于气象指数的加权LS-SVM的电力系统短期负荷预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810115289.X
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/00;G06Q10/04;G06Q50/06
申请日期：
2018-02-06
申请人：
武汉大学

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著录项信息

专利名称	一种基于气象指数的加权LS-SVM的电力系统短期负荷预测方法
申请号	CN201810115289.X	申请日期	2018-02-06
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2018-08-17	公开/公告号	CN108416366A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	武汉大学	申请人地址	湖北省武汉市武昌区八一路299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	武汉大学	当前权利人	武汉大学
发明人	孔政敏;吕何;付卓林;刘晓帆;陈培垠
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	唐万荣

摘要

本发明公开了一种基于气象指数的加权LS‑SVM的电力系统短期负荷预测方法，包括以下步骤:S1、获取原始数据的样本；S2、根据原始数据计算气象综合指数；S3、对日期类型数据和气象综合指数进行数据预处理；S4、根据得到的无量纲负荷特征量与电力系统负荷之间进行灰色关联分析，并通过灰色关联分析得到的关联度计算特征量权重；S5、建立基于气象综合指数和加权最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测模型，采用果蝇优化算法进行参数优化，通过模型输出得到待预测日的电力系统负荷预测数据。本发明具有很好的全局优化性能、调整参数少且不易陷入局部极小值，可以有效提高电力系统短期负荷的预测精度。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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