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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于季节性负荷自适应划分的建筑短期用电负荷预测方法，包括：构建多源数据集；对多源数据集进行数据预处理；利用预处理后建筑用电负荷数据和干球温度数据，构建季节性负荷自适应划分模型，得到季节性负荷自适应划分结果；基于季节性负荷自适应划分结果确定不同预测场景并进行相关性分析，选出不同预测场景下最佳影响因素集合，构建特征数据集；将不同预测场景下的特征数据集输入到不同预测场景的用电负荷预测模型进行模型训练；根据待预测时间点的特征数据和训练好的用电负荷预测模型，得到待预测时间点用电负荷预测结果。本发明充分利用了建筑用电负荷的季节性知识和内外部信息，有利于提升用电负荷预测精度。
主权项：1.基于季节性负荷自适应划分的建筑短期用电负荷预测方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：获取建筑历史用电负荷数据、室外气象数据和日期属性数据，构建多源数据集；S2：对多源数据集进行数据预处理；S3：利用预处理后建筑用电负荷数据和干球温度数据，构建季节性负荷自适应划分模型，得到季节性负荷自适应划分结果；S4：基于季节性负荷自适应划分结果确定不同预测场景，对不同预测场景下用电负荷影响因素进行相关性分析，选出不同预测场景下最佳影响因素集合，构建特征数据集；S5：将不同预测场景下的特征数据集输入到不同预测场景的用电负荷预测模型进行模型训练；S6：根据待预测时间点的特征数据和训练好的用电负荷预测模型，得到待预测时间点用电负荷预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于季节性负荷自适应划分的建筑短期用电负荷预测方法
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