摘要
本发明公开了一种电力系统负荷的自学习预测方法、装置及存储介质。涉及人工智能领域,其中,该方法包括:接收电力系统待负荷预测的影响因素数据;获取目标负荷预测模型,其中,目标负荷预测模型是依据影响因素数据调整初始负荷预测模型中的设计矩阵得到的模型;将影响因素数据输入目标负荷预测模型,预测出电力系统的负荷预测结果。本发明解决了现有技术中对电力系统负荷预测的准确性较低的技术问题。
技术关键词
负荷预测模型
学习预测方法
状态空间模型
历史负荷数据
电力系统负荷预测
广义
数据更新
矩阵
可读存储介质
方程
数据获取单元
计算机程序产品
指令
预测装置
客户端
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调控策略
负荷预测模型
新型电力系统
指令
智能终端
姿态估计方法
时序特征
双分支结构
拓扑特征
序列
智能节能方法
网络部署
无线网络设备
网络配置信息
策略管理平台
电力负荷预测方法
谐波畸变率
负荷预测模型
频段
数据屏蔽