摘要
本发明公开了一种高载能园区用电量预测方法,获取待预测时间段,所述待预测时间段包括多个时间点;采集高载能园区用电量在历史时间序列对应的第一数据,所述第一数据包括用电量数据以及相关影响因素序列;根据所述第一数据及历史时间序列,进行归一化处理,生成样本集,并对样本集进行训练,得到高载能园区用电量预测模型;将待测时间段输入高载能园区用电量预测模型,得到待预测时间段每一时间点高载能园区用电量。本发明提供预测方法提高了预测的准确性,确保园区用电安全,避免出现电力短缺或过剩的情况。
技术关键词
LSSVM模型
时间段
样本
序列
计算机程序指令
网络接口
数据
非易失性存储器
计算机存储介质
处理器
算法
预测装置
内存
模块
电子设备
服务器
电力
误差
定义
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异常数据
车辆控制器
预警方法
控制策略
故障诊断模型
文本
人脸图像生成方法
人脸图像特征
样本
图像特征提取模型
故障预警方法
化工泵
波形斜率
随机森林模型
大数据