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申请/专利权人：广东电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种冷热电三联供系统的负荷预测方法、装置、终端设备及存储介质，将各个具有不同频率分布特性的冷负荷历史子序列、热负荷历史子序列、电负荷历史子序列以及当前时刻的环境因子如温度、湿度、风速以及风向输入到预设的负荷预测模型中，从而使得负荷预测模型能够基于分解后的负荷子序列和环境因子数据，学习和提取出负荷变化的内在规律和外部影响因素，准确预测出当前时刻对应的目标子序列，通过将各个目标子序列进行分别整合，可以生成当前时刻对应的冷负荷、热负荷和电负荷的预测序列，从而本发明可以更为精确地得出冷热电三联供系统的负荷预测序列，减少了供需不匹配的情况，且可以降低能源浪费。
主权项：1.一种冷热电三联供系统的负荷预测方法，其特征在于，包括：获取一区域的冷热电三联供系统在当前时刻对应的环境因子以及若干历史时刻的冷热电负荷数据；其中，所述环境因子包括：温度、湿度、风速以及风向；所述冷热电负荷数据包括：冷负荷历史序列、热负荷历史序列以及电负荷历史序列；对每一冷热电负荷数据进行分解，生成若干个具有不同频率分布特性的冷负荷历史子序列、热负荷历史子序列以及电负荷历史子序列；将各个冷负荷历史子序列、各个热负荷历史子序列、各个电负荷历史子序列以及环境因子，输入到预设的负荷预测模型中，以使所述负荷预测模型基于所提取的序列特征生成若干个冷负荷目标子序列、热负荷目标子序列以及电负荷目标子序列；其中，所述序列特征用于表征负荷序列与环境因子之间的关联特征；将各个冷负荷目标子序列、各个热负荷目标子序列以及各个电负荷目标子序列进行分别整合，生成冷热电三联供系统在当前时刻对应的冷负荷预测序列、热负荷预测序列以及电负荷预测序列；其中，所述预设的负荷预测模型的训练过程，包括：以已分解的冷负荷子序列样本数据、已分解的热负荷子序列样本数据、已分解的电负荷子序列样本数据以及各样本数据的环境因子样本数据为输入，以各个样本数据实际的冷负荷子序列、热负荷子序列以及电负荷子序列为输出，对负荷预测模型进行迭代训练，直至模型收敛，生成预设的负荷预测模型；其中，所述环境因子样本数据包括：样本温度、样本湿度、样本风速以及样本风向。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 一种冷热电三联供系统的负荷预测方法、装置、终端设备及存储介质
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