发明公开
CN104200283A 一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法
失效 - 权利终止
- 专利标题: 一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法
- 专利标题(英): Medium and long term power load forecasting method based on factor-main attribute model
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申请号: CN201410428808.X申请日: 2014-08-27
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公开(公告)号: CN104200283A公开(公告)日: 2014-12-10
- 发明人: 李国栋 , 刘琳 , 黄琳华 , 李凯 , 宋志新 , 李小龙
- 申请人: 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
- 申请人地址: 北京市昌平区回龙观朱辛庄2号
- 专利权人: 华北电力大学,国家电网公司,国网新疆电力公司信息通信公司
- 当前专利权人: 华北电力大学,国家电网公司,国网新疆电力公司信息通信公司
- 当前专利权人地址: 北京市昌平区回龙观朱辛庄2号
- 代理机构: 北京麟保德和知识产权代理事务所
- 代理商 韩建功
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要:
本发明公开了一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法,所述方法包括:步骤1:建立(n-1)个影响因子指标X1-Xn-1和1个预测对象Xn的原始矩阵,采用Z标准化,对影响因子指标数据X1-Xn-1和Xn进行预处理,将指标数据无量纲化,得到指标矩阵Aoxn;步骤2:根据因子分析方法,确定选择的公因子,并计算相应的因子得分,建立因子预测模型步骤3:根据主属性算法,筛选得到主属性m1,…,mr,主属性模型为其中v是特征向量;步骤4:根据公式建立因子-主属性的中长期电力负荷预测模型,计算得到归一化后的预测变量值,经过Z标准化公式变换,重新计算得到相应的原变量实际值。
公开/授权文献
- CN104200283B 一种基于因子‑主属性模型的中长期电力负荷预测方法 公开/授权日:2017-06-13