公开(公告)号：CN111310964A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN201811521010.4

申请日：2018-12-12

Applicant: 华北电力大学扬中智能电气研究中心

Inventor： 刘松 ,  刘鹏 ,  崔亚明 ,  俞石洪 ,  横山隆一

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种负荷预测方法及装置，所述方法包括：接收至少两个单一预测模型当前输出的第一初始负荷预测值；将每个第一初始负荷预测值输入预先训练完成的反向传播神经网络BPNN模型；基于所述BPNN模型，确定目标负荷预测值。由于在本发明实施例中，在进行负荷预测时，首先基于单一预测模型确定第一初始负荷预测值，然后将每个第一初始负荷预测值输入预先训练完成的BPNN模型，基于BPNN模型，结合每个第一初始负荷预测值确定出目标负荷预测值，避免了单一模型存在的对于那些数据集收敛性差、波动较大和受突发事件影响的情况下，往往会出现陷入局部最优化的问题，因此使得确定的目标负荷预测值更准确。

公开(公告)号：CN111310960A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN201811519685.5

申请日：2018-12-12

Applicant: 华北电力大学扬中智能电气研究中心

Inventor： 刘鹏 ,  刘松 ,  马亚泽 ,  俞石洪 ,  横山隆一

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种能源消耗预测方法及装置，包括：将获取的第一数据输入预先训练完成的ARIMA模型，将获取的第二数据输入预先训练完成的SVM模型；基于ARIMA模型，确定第一能源消耗预测值，基于SVM模型，确定第二能源消耗预测值；根据第一能源消耗预测值和第二能源消耗预测值，确定第一预测时间的目标能源消耗预测值。由于在进行能源消耗预测时，基于ARIMA模型，确定第一能源消耗预测值，基于SVM模型，确定第二能源消耗预测值。结合ARIMA模型确定的第一能源消耗预测值和SVM模型确定的第二能源消耗预测值，确定出目标能源消耗预测值。利用ARIMA模型和SVM模型的优点，使确定的目标能源消耗预测值更准确。