发明公开
CN104573854A 钢铁用电量的预测方法及装置
无效 - 驳回
- 专利标题: 钢铁用电量的预测方法及装置
- 专利标题(英): Iron steel electricity consumption forecasting method and device
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申请号: CN201410815393.1申请日: 2014-12-23
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公开(公告)号: CN104573854A公开(公告)日: 2015-04-29
- 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
- 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
- 申请人地址: 北京市西城区西长安街86号
- 专利权人: 国家电网公司,国网冀北电力有限公司经济技术研究院
- 当前专利权人: 国家电网公司,国网冀北电力有限公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址: 北京市西城区西长安街86号
- 代理机构: 北京三友知识产权代理有限公司
- 代理商 王涛
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; 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。