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申请/专利权人：东北电力大学;吉林农业科技学院;国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;中国电力科学研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法，首先，利用FP‑Growth算法对多元负荷数据进行分析和挖掘，识别出负荷之间的潜在关联性；通过对各个负荷之间的关联度进行累加计算，确定综合能源系统中多元负荷的预测优先级；其次，基于多元负荷的预测优先级，选择具有最高优先级的负荷进行负荷相似波动集划分；进一步地，通过k‑means聚类算法划分相似负荷场景集。最后，针对每个负荷场景集，采取逐级预测的策略，使用双向长短期记忆神经网络进行场景集预测建模，进行多元负荷数据预测。通过算例结果表明：使用本发明方法具有较高的预测精度，能够有效处理负荷的剧烈波动，从而满足系统安全稳定的运行要求。
主权项：1.一种考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、利用FP-Growth算法计算多元负荷数据之间的关联度，确定综合能源系统中多元负荷的预测优先级；S2、基于多元负荷的预测优先级，选择综合能源系统中具有最高优先级的负荷进行负荷相似波动集划分；S3、结合划分的负荷相似波动集，对综合能源系统中多元负荷数据与各气象影响因素之间的相关性进行分析计算，结合强关联性NWP特征通过k-means聚类算法划分相似负荷场景集；S4、针对每一个负荷场景集单独训练神经网络进行分场景集预测建模，采取逐级预测的策略，进行多元负荷数据预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 吉林农业科技学院 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 中国电力科学研究院有限公司 考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法
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