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申请/专利权人:江苏为恒智能科技有限公司
摘要:本发明实施例公开一种基于用户行为的区域家庭负荷区间预测方法、系统及介质,该方法包括:收集家庭负荷数据并进行预处理;对负荷时间序列、日峰值负荷序列进行分解,对于分解后的数据基于实际数据特征进行数据重组,以提取有效的负荷波动信息;对用于重组的信号阶数进行定义,执行数据整合,构建实用特征数据集;构建用户负荷波动的分布特征,建立用电一致性指标与负荷波动的联动关系,实现用户行为模式识别;基于用户负荷波动的分布特征,创建用户画像;基于神经网络构建的短期负荷预测模型,结合负荷值预测模型与负荷波动分布特征,完成负荷区间预测模型构建。本发明提高了区域家庭负荷区间预测准确性。
主权项:1.一种基于用户行为的区域家庭负荷区间预测方法,其特征在于,包括:收集家庭负荷数据并进行预处理;对负荷时间序列、日峰值负荷序列进行分解,对于分解后的数据基于实际数据特征进行数据重组,以提取有效的负荷波动信息;对用于重组的信号阶数进行定义,执行数据整合,构建实用特征数据集;构建用户负荷波动的分布特征,建立用电一致性指标与负荷波动的联动关系,实现用户行为模式识别;基于用户负荷波动的分布特征,创建用户画像;基于神经网络构建的短期负荷预测模型,结合负荷值预测模型与负荷波动分布特征,完成负荷区间预测模型构建。
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百度查询: 江苏为恒智能科技有限公司 基于用户行为的区域家庭负荷区间预测方法、系统及介质
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