摘要
本发明提供了基于最优化分析的电网负荷调度方法,具体涉及数据预测技术领域,包括获取第一信息;根据第一信息计算得到天气影响下的静态/动态影响权重;根据历史时间段内的电网负荷数据计算得到季节性规律表现程度;通过预设的预测模型进行预测,得到小时预测值和周预测值;根据小时预测值、周预测值、静态影响权重和季节性规律表现程度计算得到预测值;基于预测值对电网系统进行调度调整优化。本申请通过分析天气对电网负荷数据的影响,进而推断出数据自身的原始波动特征,并以该特征作为静态影响权重,结合后续操作进行预测,避免了电网负荷变化与之前的历史电网负荷变化存在不同程度的差异所导致的预测数据准确度较低的问题。
技术关键词
电网负荷调度方法
时间段
负荷特征
气象
周期
皮尔逊相关系数
神经网络模型
数值
数据预测技术
电网系统
动态
天气
波动特征
因子
分段
指数
参数
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