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申请/专利权人：山东省热电设计院

摘要：本发明提出一种基于大数据平台的能耗指标确定方法，包括以下步骤：数据采集，收集气温、降雨量、PM2.5、常住人口、电表电压等因素，并将集中器、智能电表等设备采集的信息传递到物联网、生产库和大数据平台；采用KPCA技术进行特征降维处理，以增加预测结果的准确性；使用HS‑GRU算法、灰色模型和趋势外推法相结合的预测方法，提高电网负荷的预测效果；大数据平台对现有数据进行分析，提高线损的管理效率。本发明能有效提高线损管理效率、预测电网负荷，促进电力行业的可持续发展。

主权项：1.一种基于大数据平台的能耗指标确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先是数据的采集，为确定电力资源的能耗需要收集气温、降雨量、PM2.5、常住人口、电表电压等因素；S2、其次由于过高维度的数据会对预测结果带来负面作用，采取KPCA技术进行特征降维处理，增加预测结果的准确性；S3、然后采用HS-GRU算法、灰色模型和趋势外推法相结合的预测方法，三种方式各占一部分比重，这种综合的方式可以提高最终电网负荷的预测效果；S4、最后利用大数据平台对现有数据进行分析，提高线损的管理效率；所示步骤S3中HS-GRU算法是使用和声算法优化GRU，具体操作如下：S311、首先是和声搜索参数初始化，包括和声记忆库HMS、和声记忆考虑率HMCR、调整步长PAR以及调整范围；S312、初始化和声记忆库，随机生成一组候选解也就是GRU模型的参数集，并将它们存储在和声记忆库中；S313、GRU单元的前向传播，通过标准的GRU单元对输入序列进行处理，得到隐藏状态序列；S314、使用和声记忆库中的每个候选解也就是GRU模型参数，计算目标函数值，目标函数选择预测误差；S315、生成新和声向量，包括和声记忆考虑：以概率HMCR从和声记忆库中选择参数值，随机选择：以概率1-HMCR从参数空间中随机选择参数值，调整步长：以概率PAR对选择的参数值进行微调；S316、更新和声记忆库，如果生成的新和声向量的目标函数值优于和声记忆库中最差的候选解，则用新和声向量替换最差的候选解；S317、最后重复步骤S315和S316，直到达到最大迭代次数或目标函数值收敛。

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