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公开(公告)号：CN114897264A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210647544.1
申请日：2022-06-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的小样本场景下光伏出力区间预测方法，该预测方法包括以下步骤：对数据进行收集并对数据预处理后生成训练所需样本数据集，提出光伏出力预测区间评价指标并初始化模型的整体参数，构建基于极限学习机的基础区间边界预测模型，分别建立满足覆盖率需求的预测区间上下边界，并基于直接分位数回归的方法优化模型参数，利用两阶段数据迁移算法构建小样本场景下光伏出力区间预测模型。本发明预测方法，构建区间上下边界预测模型，通过所提数据迁移方法，建立小样本场景下光伏出力区间预测模型，显著提升了训练数据不足场景下的预测效果。
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公开(公告)号：CN113988437A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111283707.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种短期居民负荷的自适应区间预测方法，所述预测方法包括以下步骤：收集处理数据，建立负荷区间的上限以及下限预测模型；通过参数变换削减有偏凸损失函数的超参数个数，并将其作为优化上限预测模型和下限预测模型参数的损失函数，在提出的自适应更新策略的迭代调整下，实现损失函数超参数的自动寻优，求解最小化损失函数；根据最小化损失函数构建达到期望覆盖率且平均预测区间宽度最窄的最优预测区间；通过将单边覆盖率指标融入提出的自适应更新策略，进一步提升模型的预测性能和稳定性。本发明预测方法，构建上下限预测模型，基于单边覆盖率调整损失函数的超参数，通过参数变换，简化超参数个数，显著降低了超参数调整难度。
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公开(公告)号：CN113988437B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111283707.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种短期居民负荷的自适应区间预测方法，所述预测方法包括以下步骤：收集处理数据，建立负荷区间的上限以及下限预测模型；通过参数变换削减有偏凸损失函数的超参数个数，并将其作为优化上限预测模型和下限预测模型参数的损失函数，在提出的自适应更新策略的迭代调整下，实现损失函数超参数的自动寻优，求解最小化损失函数；根据最小化损失函数构建达到期望覆盖率且平均预测区间宽度最窄的最优预测区间；通过将单边覆盖率指标融入提出的自适应更新策略，进一步提升模型的预测性能和稳定性。本发明预测方法，构建上下限预测模型，基于单边覆盖率调整损失函数的超参数，通过参数变换，简化超参数个数，显著降低了超参数调整难度。
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