公开(公告)号：CN115186915A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210861910.3

申请日：2022-07-21

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 张颖 ,  陈国平 ,  徐琼 ,  马一凡 ,  魏欣悦 ,  冯苗苗 ,  郁祎琳 ,  何之倬 ,  郑真 ,  李建宁 ,  黄一楠

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种考虑极限学习机参数优化的负荷预测场景构建方法，收集历史负荷数据与天气数据集，经过数据预处理后，根据日期类型、星期类型与相关性系数筛选数据，构成负荷数据训练集；采用遗传算法优化预测模型隐层输入权重与偏置，采用分位数回归优化模型隐层输入权重，确定可用于负荷预测的极限学习机模型；根据优化后的模型计算负荷预测结果，并采用区间覆盖率与区间平均宽度衡量预测效果；基于K‑means聚类算法生成负荷预测典型场景，为电网规划与运行提供参考。本发明能够实现较准确的负荷概率预测，生成相应的负荷典型场景，具有实际应用价值。