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申请/专利权人：南京中汇电气科技有限公司
摘要：本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，且公开了一种基于神经网络的负荷预测方法，包括以下步骤：SP01：数据采集和预处理，收集历史负荷数据和外部影响因素数据并进行预处理；SP02：构建用于电力系统负荷预测的神经网络模型；SP03：集成外部因素，结合外部影响因素数据，将其作为额外的输入特征，加入到用于电力系统负荷预测的神经网络模型中；SP04：训练和优化用于电力系统负荷预测的神经网络模型；SP05：输出预测结果，本发明提高对电力系统负荷预测的准确性和精度，神经网络模型能够灵活地适应不同类型的负荷数据和外部影响因素，并且可以使得电力系统负荷得到不同时间尺度的预测，便于满足对电力系统负荷进行短期和长期预测需求。
主权项：1.一种基于神经网络的负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：SP01：数据采集和预处理，收集历史负荷数据和外部影响因素数据并进行预处理；SP02：构建用于电力系统负荷预测的神经网络模型；SP03：集成外部因素，结合外部影响因素数据，将其作为额外的输入特征，加入到用于电力系统负荷预测的神经网络模型中；SP04：训练和优化用于电力系统负荷预测的神经网络模型；SP05：输出预测结果，利用训练好的用于电力系统负荷预测的神经网络模型，以对电力系统负荷进行短期和长期预测；其中，所述数据采集和预处理流程包括以下步骤：SP11：利用电力系统监测设备与传感器实时采集历史负荷数据和外部影响因素数据；SP12：对采集到的数据进行缺失值处理，将数据的缺失部分进行时间填补及空值替代，把缺失部分转换为空值区，数据拆分处理空值区连续缺失值部分，根据拆分后的数据以对缺失值进行估算，评估处理估算值以判定其是否满足回填条件，将满足回填条件的估算值进行回填；SP13：对经缺失值处理后的数据进行异常值检测，根据筛选阈值进行筛选数据，将经缺失值处理后的数据筛选出所需数据，根据检测条件识别并剔除所需数据中的异常值数据，以得到正常值数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京中汇电气科技有限公司 一种基于神经网络的负荷预测方法
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