基于时域及环境特征的自学习短期负荷预测方法

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专利状态

基于时域及环境特征的自学习短期负荷预测方法

有效

专利申请进度

申请

2017-03-21

申请公布

2017-08-18

授权

2020-05-26

预估到期

2037-03-21

专利基础信息

申请号	CN201710168747.1	申请日	2017-03-21
申请公布号	CN107067162A	申请公布日	2017-08-18
授权公布号	CN107067162B	授权公告日	2020-05-26
分类号	G06Q10/06;G06Q50/06
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	华立科技股份有限公司
申请人地址	浙江省杭州市余杭区五常大道181号

专利法律状态

2020-05-26

授权

状态信息

授权
2017-12-29

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06Q10/06；登记生效日:20171211；变更事项:申请人；变更前:浙江华立电力科技有限公司；变更后:华立科技股份有限公司；变更事项:地址；变更前:310023 浙江省杭州市余杭区五常大道181号华立科技园行政楼9楼；变更后:310023 浙江省杭州市余杭区五常大道181号
2017-09-12

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06Q10/06；申请日:20170321
2017-08-18

公布

状态信息

公布

摘要

本发明涉及一种基于时域及环境特征的自学习短期负荷预测方法，其包括以下步骤：S1：选取历史负荷数据，并通过温湿度影响因子方法得到温湿度影响因子；S2：利用步骤S1中所得的温湿度影响因子，对所述的历史负荷数据的温湿度影响进行还原；S3：运用灰度理论预测模型对已去除温湿度影响的历史负荷数据进行预测，并对预测结果进行温湿度影响叠加；S4：通过负荷结果的预测值与实际值进行比较，进行温湿度影响因子的回归适应。优点在于：具有能够对温湿度影响因子自学习回归，提高预测准确度等优点。

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