一种清洁能源电量分解预测方法

    公开(公告)号:CN112418533B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202011343594.8

    申请日:2020-11-25

    IPC分类号: H02J3/00 G06Q50/06 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种清洁能源电量分解预测方法。设定多项清洁能源电量参数;将历史的清洁能源电量分为稳定电量和波动电量;采用神经网络算法进行预测,获得类清洁能源电量参数预测数据;将清洁能源电量参数预测数据结合进行精度计算,并将预测精度E作为精度判断标准,不断调整参数使得预测所用的神经网络满足精度要求,并作为预测模型,计算预测结果。本发明综合考虑清洁能源本身的历史规律和非能源因素对请清洁能源波动的影响,将两类因素分开预测,也历史数据本身的特性趋势,将多类的电量参数同时考虑入预测精度,提高精度预测的准确性。

    一种基于POFP-SVM算法的省级月度用电量预测方法

    公开(公告)号:CN113902193A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111181877.1

    申请日:2021-10-11

    摘要: 本发明公开了基于POFP‑SVM算法的省级月度用电量预测方法,该方法研究计及用电量的影响因素的省级月度用电量预测问题,考虑月度平均温度、月度平均电价及月度GDP数值这三个影响因素,利用二阶灰色预测模型对上述影响因素进行前级预测;本发明还针对传统的支持向量机预测模型进行改进,采取粒子群算法进行径向基核参数和惩罚参数寻优,确定支持向量机的最佳预测模型,建立并定义了新的POFP‑SVM模型,即基于参数寻优和特征预测的支持向量机预测模型;将二阶灰色预测模型前级预测的结果输入到训练好的支持向量机预测模型,得到月度用电量预测值。本发明方法提升了模型的适用性,预测效果较普通模型大大提升。

    一种基于POFP-SVM算法的省级月度用电量预测方法

    公开(公告)号:CN113902193B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202111181877.1

    申请日:2021-10-11

    摘要: 本发明公开了基于POFP‑SVM算法的省级月度用电量预测方法,该方法研究计及用电量的影响因素的省级月度用电量预测问题,考虑月度平均温度、月度平均电价及月度GDP数值这三个影响因素,利用二阶灰色预测模型对上述影响因素进行前级预测;本发明还针对传统的支持向量机预测模型进行改进,采取粒子群算法进行径向基核参数和惩罚参数寻优,确定支持向量机的最佳预测模型,建立并定义了新的POFP‑SVM模型,即基于参数寻优和特征预测的支持向量机预测模型;将二阶灰色预测模型前级预测的结果输入到训练好的支持向量机预测模型,得到月度用电量预测值。本发明方法提升了模型的适用性,预测效果较普通模型大大提升。