一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法

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一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法
申请号:CN202410935040
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118889392A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法,涉及电力技术领域,该基于时序库和时序模型的负荷预测方法包括以下步骤:获取电力系统的历史电力时序数据,依据预设的数据转换处理算法处理该历史电力时序数据,得到样本数据集,利用分布式存储技术的原理,将样本数据集部署并存储于时序库中;从时序库中获取样本数据集,并采用时间序列预测模型进行算法训练,生成针对电力负荷的预测模型;利用训练完成的预测模型对电力系统的负荷进行预测,并根据预测结果制定电力调度策略。本发明实现对电力负荷的准确预测;通过优化数据存储和查询方案,提高数据处理效率,提高数据动态特性提取能力。
技术关键词
时间序列预测模型 负荷预测方法 时序 分布式存储技术 支持向量机算法 旋转门压缩算法 样本 旋转门算法 传播算法 电力系统 训练集数据 基准 数据存储策略 分块 数据存储位置 负荷预测模型
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