摘要
本发明提出一种基于AI智能算法的电网负荷预测提升方法及装置,包括:S1、构建用于负荷预测的AI智能算法库;S2、将电网负荷进行行业聚类,划分为不同的行业分类;S3、按照所述行业分类,分别获取各行业的历史负荷数据,选择所述AI智能算法库的算法进行负荷预测,得到分行业负荷预测数据;S4、构建各行业分类的温度修正模型;S5、基于所述分行业负荷预测数据、各行业的温度修正模型,结合预测气象数据通过人工智能算法模型实时修正分行业负荷预测数据。本发明能够解决大规模新能源并网场景下电网负荷预测精度降低的难题。
技术关键词
电网负荷预测
人工智能算法模型
历史负荷数据
数值天气预报数据
深度神经网络算法
电网系统负荷
实测气象数据
负荷预测算法
提升装置
编码器模块
机器学习算法
多层感知器
统计算法
聚类
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锅炉给水温度
人工智能算法模型
数据特征提取
实时数据
预测误差
负荷预测方法
负荷预测模型
混合神经网络模型
注意力机制
综合能源系统
综合预警系统
电力线路监测设备
历史负荷数据
循环神经网络模型
数据采集模块