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公开(公告)号：CN117933468B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410097801.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安电力高等专科学校 , 西安科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二次分解重构数据的电力负荷数据预处理方法，对原始数据进行分解并将分量进行二次分解与重构，本发明所提出的二次分解方法是将原始序列分解两次，使用两种分解方法，选取第一次分解的高复杂度分量进行二次分解，可以进一步降低数据的非平稳性和复杂度，使内部有用信息和规律得到提取，从而提高预测精度。同时本发明在二次分解技术的基础上，提出一种二次分解重构策略，对分解后得到的各分量进行分析并重构，提取数据的规律信息，降低数据非平稳性，本发明揭示了电力负荷数据中的变化趋势，挖掘数据存在的内部变化规律，为电力系统的运营，决策以及后续的负荷预测等任务提供支持。
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公开(公告)号：CN117709550B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410097709.1
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安电力高等专科学校 , 西安科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于ARDL与卷积神经网络模型的能耗预测方法，包括：收集各个目标区域中的能耗数据、用电数据和补充变量数据，将能耗数据、用电数据和补充变量数据进行数据预处理以填充缺失值和剔除异常值；基于折标煤系数将能耗数据和用电数据统一单位；获取已知的真实能耗值，基于已知的真实能耗值和数据调整模型对能耗数据、用电数据和补充变量数据进行调整；将调整后的能耗数据、用电数据和补充变量数据输入基于ARDL的电能计算模型中进行预测以得到年度能耗预测值。本发明解决了现有技术无法实现能耗精准预测和能效对标评价的问题。
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公开(公告)号：CN117709550A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410097709.1
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安电力高等专科学校 , 西安科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于ARDL与卷积神经网络模型的能耗预测方法，包括：收集各个目标区域中的能耗数据、用电数据和补充变量数据，将能耗数据、用电数据和补充变量数据进行数据预处理以填充缺失值和剔除异常值；基于折标煤系数将能耗数据和用电数据统一单位；获取已知的真实能耗值，基于已知的真实能耗值和数据调整模型对能耗数据、用电数据和补充变量数据进行调整；将调整后的能耗数据、用电数据和补充变量数据输入基于ARDL的电能计算模型中进行预测以得到年度能耗预测值。本发明解决了现有技术无法实现能耗精准预测和能效对标评价的问题。
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公开(公告)号：CN117933468A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410097801.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安电力高等专科学校 , 西安科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二次分解重构数据的电力负荷数据预处理方法，对原始数据进行分解并将分量进行二次分解与重构，本发明所提出的二次分解方法是将原始序列分解两次，使用两种分解方法，选取第一次分解的高复杂度分量进行二次分解，可以进一步降低数据的非平稳性和复杂度，使内部有用信息和规律得到提取，从而提高预测精度。同时本发明在二次分解技术的基础上，提出一种二次分解重构策略，对分解后得到的各分量进行分析并重构，提取数据的规律信息，降低数据非平稳性，本发明揭示了电力负荷数据中的变化趋势，挖掘数据存在的内部变化规律，为电力系统的运营，决策以及后续的负荷预测等任务提供支持。
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