摘要
本发明提供了一种多类别电力负荷的自适应预测方法、系统、设备及介质,包括对获取的各种类别电力负荷的待分析负荷序列进行小波分析得到待分析权重序列,将其输入预设加权移动平均模型预测得到的目标时段权重序列输入时间粒度负荷预测模型预测得到目标时段负荷预测序列,再根据对应的初始时间尺度将目标时段负荷预测序列进行尺度变换和变化趋势分析并根据获取的最优时间尺度对其重构,将得到的最优尺度负荷序列输入类别自适应负荷预测模型进行负荷预测,以及在对应的负荷响应周期内,根据得到的各类别自适应负荷预测值进行目标电力资源调配。本发明能自适应各类别负荷的变化趋势,提升电力负荷预测的精准性和响应速度,优化电力资源利用率。
技术关键词
负荷预测模型
序列
历史负荷数据
支持向量机回归模型
优化电力资源
周期
多尺度
电力负荷预测
速率
处理器
重构
预测系统
计算机设备
分析模块
可读存储介质
农业
系统为您推荐了相关专利信息
多源遥感数据
反演模型
三维点云数据
反演方法
无瓣海桑
仓储管理方法
动态障碍
模拟退火算法
大数据
位置映射
医学图像分割模型
网络
教师
学生
医学图像分割方法