基于模糊C均值聚类的TVF-EMD-MCQRNN负荷概率...
授权
摘要
本发明公开了一种基于模糊C均值聚类的TVF‑EMD‑MCQRNN负荷概率预测方法，包括：1对电力负荷及其影响因子进行预处理后按设定时间间隔进行分组；2对分组后的数据集划分训练集和测试集，使用模糊C均值聚类法分别对每组训练集和测试集进行聚类；3利用各类型训练集和测试集样本数据对TVF‑EMD‑MCQRNN模型进行训练和测试，得到各类型样本数据在不同分位点下的一系列条件分位数；4对各类型样本数据在相同分位点下的条件分位数分别进行求和得到各类型预测结果，从而实现概率密度预测。本发明能提高负荷预测的准确性，从而为电力系统的运行规划提供更全面、更有效的负荷信息。
基本信息
专利标题 ：
基于模糊C均值聚类的TVF-EMD-MCQRNN负荷概率预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112183846A
申请号 ：
CN202011021199.8
公开（公告）日 ：
2021-01-05
申请日 ：
2020-09-25
授权号 ：
CN112183846B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
何耀耀张婉莹王云肖经凌周京京
申请人 ：
合肥工业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区屯溪路193号
代理机构 ：
安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
代理人 ：
陆丽莉
优先权 ：
CN202011021199.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2021-01-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20200925
申请日 : 20200925
2021-01-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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