基于特征选择与LSSVR的短期负荷预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于特征选择与LSSVR的短期负荷预测方法，该方法包括：获取待预测地区负荷数据、气象数据以及日历信息，并对其进行数据预处理；根据预处理后数据确定候选特征集；采用带有L1范式的LSSVR算法对候选特征集进行特征选择，并根据选择的特征得到最终的历史数据样本和未来预设时间的待预测样本的输入特征向量；确定预设时刻的待预测样本的输入特征向量与所有相应时刻的历史数据样本的输入特征向量的相似度，并根据相似度筛选出待预测样本对应的相似样本；通过相似样本训练得到LSSVR预测模型，并通过LSSVR预测模型对未来预设时间的负荷进行预测。本发明可充分利用历史负荷信息及负荷影响因素信息，提高负荷预测精度并具有较大的适用范围。
基本信息
专利标题 ：
基于特征选择与LSSVR的短期负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581141A
申请号 ：
CN202210220703.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周健王云陈冉谢海宁朱齐刘一涵邢林林张程王美蕴邹媛媛
申请人 ：
国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学
申请人地址 ：
上海市浦东新区源深路1122号
代理机构 ：
上海元好知识产权代理有限公司
代理人 ：
包姝晴
优先权 ：
CN202210220703.X
主分类号 ：
G06Q30/02
IPC分类号 ：
G06Q30/02 G06Q10/04 G06Q50/06
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
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/02
行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定
法律状态
2022-06-03 ：
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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