公开(公告)号：CN118863167A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411015368.5

申请日：2024-07-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 雷杨 ,  余林鑫 ,  杭俊 ,  丁石川 ,  程颢

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出一种VMD‑A‑TCN多元负荷预测方法，首先利用聚类方法，结合负荷的周期性规律，构建第一重分段即周期性分段规则，以挖掘负荷不同周期的时序特征，得到典型负荷曲线；在此基础上，利用基于峰谷时刻的重要点分段方法，将典型负荷曲线分段，构建第二重分段规则；然后计算多元负荷间基于相关性系数的加权相似性，筛选相似日作为预测模型的数据集；对数据集中的多元负荷进行变分模态分解得到多个不同的本征模态函数，以降低负荷序列的非线性，同时为降低预测的时间复杂度把熵值相近的IMF聚合；最后采用融合注意力机制的时序卷积网络进行预测，得到预测结果，本发明所提方法能够有效提高预测结果的准确率。

公开(公告)号：CN119539139A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411368659.2

申请日：2024-09-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 丁石川 ,  程颢 ,  雷杨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种考虑区间构造的短期电力负荷区间预测方法，构建电力负荷预测TCN‑EAD网络模型并进行训练，利用训练后TCN‑EAD网络模型获取电力负荷点预测，采用比例系数法构造预测区间，构建预测区间满意度指标PISI；采用WOA优化算法获取TCN‑EAD网络模型最优超参数，同时计算预测区间最优比例系数；利用最优超参数TCN‑EAD网络模型获取点预测，依据最优比例系数构建电力负荷最优预测区间。本发明方法具有良好的自适应性和精确性，对电网运行调度提供可靠的负荷变化信息，适用于复杂多变的用户用电场景，在短期电力负荷点预测方法的基础上，量化电力负荷预测中的不确定性，达到控制预测区间宽度、简化原理和降低计算成本等目的。