公开(公告)号：CN117216510A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311207218.X

申请日：2023-09-18

申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  华中科技大学

发明人： 杨志淳 ,  曹明慧 ,  陈家文 ,  吴畏 ,  崔世常 ,  杨帆 ,  雷杨 ,  闵怀东 ,  胡伟 ,  操燕春 ,  吕虹 ,  方石磊

IPC分类号： G06F18/2113 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06N20/00 ,  G06N7/01 ,  G06Q50/06

摘要： 一种住宅负荷概率密度预测方法，包括：特征选择：基于最近邻K‑NN分类器的包裹式特征选择算法对于外部特征进行筛选；相似日选择：即根据选择的外部特征和负荷曲线为待预测日选择相似日，得到一个相似日数据集；点预测：在相似日数据集的基础上选择预测器对待预测日进行点预测；在前两个步骤的基础上，对相似日使用核密度估计，估计某一时刻的经验分布函数，并使用点预测结果对这一分布进行矫正，从而得到概率密度分布。本发明能够高效准确提取出与负荷相关的特征，与现有技术的特征选择方法相比，所选择的特征更加具有关联性和代表性；通过相似日和点预测结果获得概率预测，具有更高的准确性以及更快的预测速度。