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摘 要:本发明属于电力系统负荷预测技术领域,具体公开了一种日高峰负荷预测方法、计算机设备以及可读存储介质。本发明首先通过改进的自适应噪声完全集合经验模态分解方法对原始日高峰负荷数据进行分解,然后将分解得到的各个模态分量重构为高频部分和低频部分;对于高频部分,本发明采用XGBoost作为Bagging并行集成学习方法的基学习器,并引入麻雀搜索算法对XGBoost的超参数进行优化,可以实现对高频部分的精细化预测,更好的跟踪负荷变化细节;对于低频部分,本发明使用多元线性回归快速准确地预测;此外,与传统的预测方式所采用的直接累积重构方法不同,本发明使用Bagging‑RBFNN对负荷的高频部分和低频部分进行误差修正重构,从而输出最终预测结果,大大提高了负荷预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210813246.5 | 专利名称: | 一种日高峰负荷预测方法、计算机设备以及可读存储介质 |
申请日: | 2022-07-11 | 申请/专利权人 | 山东科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 计算机硬件搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115169232B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |