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公开(公告)号：CN104573854A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410815393.1
申请日：2014-12-23
申请人： 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院
发明人： 秦砺寒 , 牛东晓 , 李顺昕 , 王智敏 , 单体华 , 岳云力 , 史智萍 , 霍菲阳 , 黄毅臣 , 聂文海 , 马天男 , 韩江磊 , 胥永兰 , 李博 , 李笑蓉 , 陈丹 , 杨敏 , 张海霞 , 赵国梁 , 李莉 , 杨金刚 , 赵炜炜 , 许晓敏 , 刘丽 , 朱正甲 , 范荻 , 吕昕 , 梁大鹏 , 覃泓皓 , 汪鹏 , 牛辰昊
CPC分类号： G06Q10/06375 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种钢铁用电量的预测方法及装置，该预测方法包括：获取待预测地区在预设时间内的钢铁历史数据，作为样本数据，其中钢铁历史数据包括：用电量指标和钢铁用电量；对样本数据进行无量纲处理，得到归一化的用电量指标和归一化的钢铁用电量；将归一化的用电量指标作为输入变量，归一化的钢铁用电量作为输出变量，进行网络训练，构建神经网络模型；将归一化的用电量指标作为输入变量，归一化的钢铁用电量作为输出变量，构建支持向量回归机模型；对神经网络模型和支持向量回归机模型进行组合得到组合模型，并使用组合模型预测钢铁用电量。最大限度满足钢铁用电量预测精度要求，为电网的经济合理规划提供依据。
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公开(公告)号：CN117669391A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410141241.1
申请日：2024-02-01
申请人： 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明公开一种基于深度学习的短期光伏功率预测方法，包括步骤：S1、采集影响光伏发电功率的原始数据集；S2、对原始数据集进行数据预处理；S3、构建XGB‑GRU‑Informer集成预测模型，并将预处理后的原始数据集输入预测模型中，获取预测结果；S4、对预测结果进行对比分析与误差分析。本发明解决了现有光伏发电系统难以准确的预测其发电功率的问题。
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公开(公告)号：CN117669391B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410141241.1
申请日：2024-02-01
申请人： 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明公开一种基于深度学习的短期光伏功率预测方法，包括步骤：S1、采集影响光伏发电功率的原始数据集；S2、对原始数据集进行数据预处理；S3、构建XGB‑GRU‑Informer集成预测模型，并将预处理后的原始数据集输入预测模型中，获取预测结果；S4、对预测结果进行对比分析与误差分析。本发明解决了现有光伏发电系统难以准确的预测其发电功率的问题。
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公开(公告)号：CN103093288B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310055056.2
申请日：2013-02-21
申请人： 江苏省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 江苏省电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： Y04S10/54
摘要： 本发明公开了一种基于气象信息的分区电网母线负荷预测系统，该系统利用实时和预报气象信息，实现对全区域所有500kV和220kV变电站母线的负荷预测，并完成对电网分区的识别及分区负荷预测。本系统中选用的预测算法包含了经典算法及智能预测算法，其中经典算法包括一元线性回归、二次多项式回归、自适应指数预测、指数预测、增长率预测、非齐次指数预测、B.Compertz模型和logistic模型；而智能预测算法包括优化BP神经网络算法以及优化粒子群算法，预测过程中系统择优选择预测算法。本系统为日前母线负荷预测系统，对次日至未来多日每时段的母线负荷和分区负荷进行预测，预测内容为被预测日的96点的有功负荷。
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