一种考虑多源异构数据融合的负荷预测方法及系统

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一种考虑多源异构数据融合的负荷预测方法及系统
申请号:CN202410782902
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118349899B
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明属于负荷预测技术领域,提供了一种考虑多源异构数据融合的负荷预测方法及系统,包括:获取电网的多源数据,并对多源数据进行分类;根据预设的多核函数,以及分类后的多源数据,得到负荷预测结果;其中,所述多核函数采用单核函数线性组合得到;训练和预测时,对多源数据进行分类,得到多个子数据集;每个单核函数的权重根据每种子数据集中的样本个数,以及子数据集重要程度进行实时调节;每个单核函数的权重根据每种子数据集中的样本个数,以及子训练集重要程度进行实时调节,考虑了单核函数权重与多源数据因素间的关联程度,提高了模型训练的精度,保证了预测精度。
技术关键词
多源异构数据融合 负荷预测方法 支持向量机模型 训练集 多核学习算法 支持向量机训练 相对湿度 样本 负荷预测技术 负荷预测系统 数值 动态 风速 种子 气压 数据采集模块 处理器 精度
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