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摘要：本发明提供了一种基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法。该方法首先使用局部异常因子算法对历史数据进行清洗和异常值检测，以识别并替换异常数据。随后，采用自回归积分滑动平均模型预测未来每日最大负荷，并使用随机森林算法预测每日归一化负荷曲线，通过贝叶斯优化提高算法模型参数的选择效率和预测准确性。利用回归积分滑动平均模型预测的最大负荷值与随机森林预测的归一化曲线，获得规划目标年的日负荷曲线。最后，采用改进的K均值聚类算法对预测出的目标年日负荷曲线按月进行聚类分析，选取最大簇的均值作为逐月典型日负荷曲线。实验结果表明，该方法能够准确捕捉负荷曲线的季节性变化和趋势，显著提高了预测精度。
主权项：1.一种基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取历史电力负荷数据，进行数据清洗；S2：通过自回归积分滑动平均模型，基于清洗后的负荷数据预测目标年每日最大负荷；S3：清洗后的负荷数据进行归一化；采用随机森林模型，基于归一化后的负荷数据预测目标年每日归一化负荷曲线；S4：结合预测的目标年每日最大负荷与目标年每日归一化负荷曲线，获得目标年日负荷预测曲线；S5：对于目标年每月度的日负荷预测曲线通过局部搜索算法选取K条肯德尔相关系数之和最小的日负荷曲线，以选取的K条日负荷曲线为聚类中心通过K均值算法进行聚类；计算不同K值下聚类的轮廓系数，以轮廓系数最大对应的K值为最终确定的聚类数，对于最终确定聚类数对应的聚类结果，其中最大簇的平均值为目标年的月度典型日负荷曲线。
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百度查询： 浙江大学 内蒙古电力(集团)有限责任公司 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法
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