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专利信息

一种基于变分模态分解的短期电力负荷预测方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-111-0349-1420
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06Q10/04(2012.01);33G06Q50/06(2012.01);G06F16/215(2019.01);G06F16/2458(2019.01);类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明特别涉及一种基于变分模态分解的短期电力负荷预测方法，步骤如下：S1获取预测日及预测日前三个月的负荷数据和多元相关数据；S2数据预处理与关联； S3电力负荷序列模态分解； S4温度相关性判别； S5生成各分量特征向量； S6建立自适应步长负荷预测模型；S7利用LGBM梯度提升算法，建立电力负荷预测模型； S8预测结果整合； S9、预测结果修正。本发明还包括电力负荷预测系统，其包括数据获取模块，数据预处理与关联模块，负荷序列模态分解模块，温度相关性判别模块，生成各分量特征向量，负荷波动情况判别与模型调整模块，各分量预测模块，各分量预测结果整合模块，预测结果修正模块。本发明适用于电力负荷各分量复杂组成情况，预测精度高，使用更灵活，普适性好。
附件下载：  (原始资料备查)

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