基于智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110108591.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112734137A | 公开（公告）日 | 2021-04-30 |
| 申请公布号 | CN112734137A | 申请公布日 | 2021-04-30 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱亮亮;邱泽晶;李文庆;郭松;冯澎湃;胡文博;余梦;杨斌;邵雪松;黄奇峰;王忠东 | 申请（专利权）人 | 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 |
| 代理机构 | 武汉开元知识产权代理有限公司 | 代理人 | 李满 |
| 地址 | 430074 湖北省武汉市洪山区珞瑜路143号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统，该方法包括如下步骤：1)数据输入：以总表负荷数据和内部负荷数据作为输入数据，其中，内部负荷数据包括各分表负荷数据和未测量负荷数据；2)数据处理：对缺失数据进行填补，对异常值进行修正，并根据预先进行的相关性分析结果，保留相关系数大于设定值的内部负荷数据；3)负荷预测：将步骤2)得到的内部负荷数据和总表负荷数据构成的时间序列，输入到预先训练稳定的时间卷积网络中，对目标未来时间的楼宇电力负荷进行短期预测。本发明采用时间卷积神经网络对楼宇电力负荷进行短期预测，与传统方法相比，训练达到稳定的时间明显缩短，误差显著减小，预测性能更优。 |
