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| 专利/申请号： | CN202110458740.X | 专利名称： | 基于多因素和改进特征筛选策略的短期电力负荷预测方法 |
| 申请日： | 2021-04-27 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | H02J3/00分类检索 电力 选 改 港口专利转让搜索 |
| 所属领域： | 应用场景： | ||
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明提供了基于多因素和改进特征筛选策略的短期电力负荷预测方法包括以下步骤：步骤S1，导入原始多因素数据集和数据预处理；步骤S2，构造候选特征变量集；步骤S3，基于数据集重构和RReliefF算法的小时粒度特征筛选；步骤S4，引入基于余弦相似度的k‑means聚类标签；步骤S5，确定最终的输入变量集；步骤S6，模型训练与预测。本发明注重于短期电力负荷预测的前端数据处理，与当前的多种主流预测模型都可以结合使用，并能显著改善模型的预测精度，具有广泛的通用性。本发明能够有效解决基于小时粒度的特征变量选取规则问题，在特征变量中加入负荷曲线的形状和模式信息，通过提高前端输入数据的质量，显著提升短期电力负荷的预测性能。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 |
| 2023/01/24 | 授权 | |
| 2021/08/17 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): H02J 3/00 专利申请号: 202110458740.X 申请日: 2021.04.27 |
| 2021/07/30 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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