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一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法 

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申请/专利权人:国电南京自动化股份有限公司

摘要:本发明提供了一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法,涉及电力技术领域,该基于时序库和时序模型的负荷预测方法包括以下步骤:获取电力系统的历史电力时序数据,依据预设的数据转换处理算法处理该历史电力时序数据,得到样本数据集,利用分布式存储技术的原理,将样本数据集部署并存储于时序库中;从时序库中获取样本数据集,并采用时间序列预测模型进行算法训练,生成针对电力负荷的预测模型;利用训练完成的预测模型对电力系统的负荷进行预测,并根据预测结果制定电力调度策略。本发明实现对电力负荷的准确预测;通过优化数据存储和查询方案,提高数据处理效率,提高数据动态特性提取能力。

主权项:1.一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法,其特征在于,该基于时序库和时序模型的负荷预测方法包括以下步骤:S1、获取电力系统的历史电力时序数据,依据预设的数据转换处理算法处理该历史电力时序数据,得到样本数据集,所述历史电力时序数据包括电力负荷数据和环境观测数据;S2、利用分布式存储技术的原理,将所述样本数据集部署并存储于时序库中;S3、从所述时序库中获取样本数据集,并采用时间序列预测模型进行算法训练,生成针对电力负荷的预测模型;S4、利用训练完成的预测模型对电力系统的负荷进行预测,并根据预测结果制定电力调度策略。

全文数据:

权利要求:

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