一种台风期间的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN113743673A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111057989.6

    申请日:2021-09-09

    IPC分类号: G06Q10/04 G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供了一种台风期间的电力负荷预测方法,该方法包括:根据待预测周期的气象预报指标和历史气象指标,确定与待预测周期气象相似度最大的第一周期;待预测周期中包括台风登陆日;根据第一周期的气象指标和负荷数据,确定待预测周期的台风属性;若台风属性为影响性台风或破坏性台风,则从气象相似度满足预设条件的至少一个第二周期中的每个第二周期分别选取一个相似日,并根据各个相似日的气象指标和负荷数据、以及预设的人工智能预测模型,确定待预测周期的负荷预测结果。通过第一周期以及相似日组成的双重相似机制加入到人工智能预测模型中,对台风期间的电力系统进行负荷预测,能够有效提高台风期间的负荷预测精度。

    异常负荷数据识别方法及电子设备

    公开(公告)号:CN113554117A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110939592.3

    申请日:2021-08-16

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明适用于电力技术领域,提供了一种异常负荷数据识别方法及电子设备,所述方法包括:获取目标负荷数据集;针对每个预设采集时刻,从目标负荷数据集中提取各日的该预设采集时刻对应的负荷数据,得到该预设采集时刻对应的负荷数据子集;针对每个负荷数据子集,根据该负荷数据子集中各个负荷数据的密度确定该负荷数据子集对应的异常数据域;根据各个负荷数据子集对应的异常数据域确定目标负荷数据集对应的异常数据域,并基于目标负荷数据集对应的异常数据域,识别目标负荷数据集中异常的负荷数据。本发明能够更准确地识别异常的负荷数据。

    一种台风期间的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN113743673B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202111057989.6

    申请日:2021-09-09

    摘要: 本发明提供了一种台风期间的电力负荷预测方法,该方法包括:根据待预测周期的气象预报指标和历史气象指标,确定与待预测周期气象相似度最大的第一周期;待预测周期中包括台风登陆日;根据第一周期的气象指标和负荷数据,确定待预测周期的台风属性;若台风属性为影响性台风或破坏性台风,则从气象相似度满足预设条件的至少一个第二周期中的每个第二周期分别选取一个相似日,并根据各个相似日的气象指标和负荷数据、以及预设的人工智能预测模型,确定待预测周期的负荷预测结果。通过第一周期以及相似日组成的双重相似机制加入到人工智能预测模型中,对台风期间的电力系统进行负荷预测,能够有效提高台风期间的负荷预测精度。(56)对比文件马骞 等.基于双重相似机制的台风期间电力负荷预测方法研究.广东电力.2022,第35卷(第3期),第79-87页.吴荣福 等.台风期间福建电网短期负荷预测研究.电工电气.2019,第26-29页.李小燕 等.基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测.电力系统及其自动化学报.2013,第25卷(第3期),第82-89页.J.W. Taylor等.Neural network loadforecasting with weather ensemblepredictions.IEEE.2002,第626-632页.Rui Wang等.Electric short-term loadforecast integrated method based on time-segment and improved MDSC-BP.Taylor andFrancis online.2020,第80-86页.