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公开(公告)号:CN115936168A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211251573.2
申请日:2022-10-10
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 一种综合能源系统电冷热负荷概率预测方法,包括以下步骤:S1、利用孤立森林算法对所获取的综合能源系统电、冷和热负荷以及温度、压强、湿度、风速、可降雨量、太阳辐射、露点和云类型的气象特征数据进行异常值检测;S2、对数据清洗后的负荷数据和气象特征数据,采用随机森林算法进行多重插补处理;S3、基于时序滤波器经验模态分解的电、冷、热负荷分解处理并根据子序列模糊熵值,对包含相近模态信息的序列进行重组;S4、基于最大信息系数的气象特征筛选。本发明所要解决的技术问题是提供一种综合能源系统电冷热负荷概率预测方法,能够在综合能源系统多能源负荷场景下实现精确的概率预测。