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发明公开
基于贝叶斯网络和模糊聚类分析的居民负荷用电时段预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115409278A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211121889.X

申请日：2022-09-15

申请人： 南京邮电大学

发明人： 高辉 , 熊伟笑 , 陈璐 , 杨璐彤

IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06N7/00

摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯网络和模糊聚类分析的居民负荷用电时段预测方法，所述方法包括：建立具有表征外部环境因素、用户历史用电数据和负荷在各时段使用状态对应关系的贝叶斯网络模型；获取影响居民负荷使用的外部环境因素以及负荷历史用电数据，外部环境因素包括环境温度和日期信息，将相关数据进行离散化处理；获取负荷不同时段开启状态的先验概率及条件概率，通过贝叶斯公式计算各时段开启状态的后验概率，得到负荷用电状态概率矩阵，即负荷在各时段使用的可能性大小；采用偏大型半梯度隶属度函数对负荷各个时段用电概率的隶属度进行模糊评估；采用模糊聚类分析方法确定负荷用电时间范围。