一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法

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一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法
申请号:CN202410779591
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118801342A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法,属于配电网规划技术领域;解决了由于新能源渗透率带来的电力系统负荷序列异方差性导致的负荷预测精确性低的问题;包括以下步骤:收集历史负荷数据、天气数据、经济指标数据、产业结构与行业结构的发展趋势数据;对收集的数据进行预处理;计算预处理后数据的加权残差平方和;建立bp神经网络模型,并将计算得到的加权残差平方和加到模型的损失函数中,得到模型的综合损失函数;使用历史负荷数据与综合损失函数训练模型;本发明应用于电力系统中长期负荷预测。
技术关键词
bp神经网络 加权残差 历史负荷数据 网络拓扑结构 配电网规划技术 sigmoid函数 拉格朗日插值法 加权最小二乘法 电力系统负荷 表达式 神经网络模型 天气 样本 误差 定义 序列 精度
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