摘要
本发明属于电力系统负荷预测技术领域,具体涉及一种综合考虑气象因素影响的降温负荷需求预测方法、系统及存储介质,该方法包括数据采集步骤;数据预处理步骤;特征工程提取步骤;构建预测模型步骤及负荷预测步骤,根据预测值与实际负荷的偏差,动态调整预测模型参数,优化预测结果。通过全面采集气象数据、电力负荷数据和区域基础数据,运用先进的数据处理和预测模型,深入挖掘各因素与降温负荷之间的内在联系,准确预测降温负荷需求,提高预测精度,为电力系统的优化调度和规划提供可靠依据。
技术关键词
需求预测方法
负荷
构建预测模型
特征工程
相对湿度
需求预测系统
气象监测设备
拉格朗日插值法
智能电表采集
需求预测模型
训练预测模型
长短期记忆网络
更新模型参数
深度学习模型
电力
数据采集模块
估计算法
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加固土体
力学
机器学习方法
现场土体
现场监测数据
应急资源调度
长短期记忆网络
电网运行数据
时间序列特征
动态规划方法
分布式资源
优化调度模型
可调容量
概率密度函数
储能装置