公开(公告)号：CN115775036A

公开(公告)日：2023-03-10

申请号：CN202111052892.6

申请日：2021-09-07

申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 ,  华北电力大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 王静 ,  刘宏 ,  袁翰青 ,  辛锐 ,  孙辰军 ,  苏雨菁 ,  齐京亮 ,  李慧玲 ,  宋丹 ,  张婕 ,  何颖 ,  徐磊 ,  王立玮 ,  汪鹏 ,  潘继璇

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种电力负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决了现有预测方法环境信息收集实时性不足，难以适用电力负荷非线性和非平稳关系的问题。该方法包括：采集各时刻电力负荷预测所需的电力负荷时间序列；利用所述电力负荷时间序列构建多变量无阈值改进递归图以将所述电力负荷时间序列转化为编码图像，其中，通过所述电力负荷时间序列相空间重构获得反映多态动力信号信息的相空间，并在所述相空间中构造无阈值改进递归图；以及将生成的编码图像输入卷积神经网络预测模型，以生成预测的电力负荷。改进的递归图能够提高特征反映能力，减少特征丢失，并结合卷积神经网络以适用电力负荷非线性和非平稳关系。

公开(公告)号：CN113642676A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202111184358.0

申请日：2021-10-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 宋晓华 ,  汪鹏 ,  张露 ,  郭亦玮 ,  韩晶晶 ,  韩佳凝 ,  赵彩萍 ,  翟晓颖 ,  潘继璇

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种基于异构气象数据融合的区域电网负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决现有气象数据使电网负荷的预测准确性低和速度低的问题。该方法包括：确定区域电网内的各个气象分区中的影响负荷的气象数据，气象数据包括通过全天空成像仪拍摄获的取云图数据；对气象数据进行预处理；建立Gabor过滤器‑卷积自动编码器的云图分类判别模型，并利用判别模型对预处理的云图数据进行预测分类处理；将分类的云图数据与其他气象数据进行融合，以形成气象数据集合，其他气象数据包括气压、温度、降水量、相对湿度、风速、风向、日期类型和云图数据；建立负荷预测模型；以及利用负荷预测模型预测各气象分区的负荷。提高负荷预测的准确性和速度。

公开(公告)号：CN113642677A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202111184364.6

申请日：2021-10-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 宋晓华 ,  汪鹏 ,  刘金朋 ,  张露 ,  潘继璇 ,  翟晓颖 ,  韩晶晶 ,  赵彩萍

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种区域电网负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决通过结构化气象数据进行建模丢失非结构化气象因素中蕴含的数据信息，从而影响负荷预测的准确性的问题。该方法包括：确定区域电网内的各个气象分区中的影响负荷的气象数据，气象数据包括气压、温度、降水量、相对湿度、风速、风向、日期类型和云图数据，通过全天空成像仪拍摄获取云图数据；对气象数据进行预处理；建立Gabor过滤器‑卷积神经网络的云图分类判别模型，并利用判别模型对预处理的云图数据进行预测分类处理；将分类的云图数据与其他气象数据进行融合，以形成气象数据集合；建立负荷预测模型；以及利用负荷预测模型预测各气象分区的负荷。提高负荷预测的准确性和精度。

公开(公告)号：CN113642677B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202111184364.6

申请日：2021-10-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 宋晓华 ,  汪鹏 ,  刘金朋 ,  张露 ,  潘继璇 ,  翟晓颖 ,  韩晶晶 ,  赵彩萍

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V20/00 ,  G06V20/52 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种区域电网负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决通过结构化气象数据进行建模丢失非结构化气象因素中蕴含的数据信息，从而影响负荷预测的准确性的问题。该方法包括：确定区域电网内的各个气象分区中的影响负荷的气象数据，气象数据包括气压、温度、降水量、相对湿度、风速、风向、日期类型和云图数据，通过全天空成像仪拍摄获取云图数据；对气象数据进行预处理；建立Gabor过滤器‑卷积神经网络的云图分类判别模型，并利用判别模型对预处理的云图数据进行预测分类处理；将分类的云图数据与其他气象数据进行融合，以形成气象数据集合；建立负荷预测模型；以及利用负荷预测模型预测各气象分区的负荷。提高负荷预测的准确性和精度。

公开(公告)号：CN113642676B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202111184358.0

申请日：2021-10-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 宋晓华 ,  汪鹏 ,  张露 ,  郭亦玮 ,  韩晶晶 ,  韩佳凝 ,  赵彩萍 ,  翟晓颖 ,  潘继璇

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种基于异构气象数据融合的区域电网负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决现有气象数据使电网负荷的预测准确性低和速度低的问题。该方法包括：确定区域电网内的各个气象分区中的影响负荷的气象数据，气象数据包括通过全天空成像仪拍摄获的取云图数据；对气象数据进行预处理；建立Gabor过滤器‑卷积自动编码器的云图分类判别模型，并利用判别模型对预处理的云图数据进行预测分类处理；将分类的云图数据与其他气象数据进行融合，以形成气象数据集合，其他气象数据包括气压、温度、降水量、相对湿度、风速、风向、日期类型和云图数据；建立负荷预测模型；以及利用负荷预测模型预测各气象分区的负荷。提高负荷预测的准确性和速度。