摘要
本申请提供了电量预测方法和装置,方法包括:基于历史典型事件前后预设时段的气象数据和工商业电量的实际值,训练第一预设神经网络模型,得到第一模型;基于历史典型事件期间的气象数据和第一模型进行预测,得到历史典型事件期间的工商业电量的预测值,并基于预测值和历史典型事件期间的工商业电量的实际值,计算历史典型事件期间的总影响电量;基于历史典型事件的持续时间、类型、历史典型事件期间的气象数据和总影响电量,训练第二预设神经网络模型,得到第二模型;基于目标典型事件的持续时间、类型、目标典型事件期间的气象数据、第一模型和第二模型,得到目标典型事件发生期间工商业电量的预测值。本申请能够准确预测典型事件的工商业电量。
技术关键词
神经网络模型
电量预测方法
典型
气象
数据
拟合优度检验
误差函数
数学
预测装置
输出模块
算法
平台
精度
参数