摘要
一种分布式接入电网的用户侧用电功率短期预测方法及系统,包括:对分布式光伏接入电网的用户侧用电数据进行极差缩放标准化加权整合;基于整合后的数据计算分布式光伏功率特征和用户侧用电功率特征;基于用户侧不同的用电功率特征之间的时序关系构建特征函数;并基于特征函数对用电功率进行预测,计算预测误差;将预测误差作为预先构建的预测函数的偏置项修正预测模型,并由修正后的预测模型对用户侧用电功率进行预测;其中,预先构建的预测函数是基于用户侧历史用电功率和影响用电功率的特征构建的训练数据,结合高斯核函数构建的。本申请利用用户侧不同的用电功率特征之间的时序关系构建的特征函数进行功率预测,提高了预测精度。
技术关键词
短期预测方法
分布式光伏
高斯核函数
功率
预测误差
线性回归模型
时序特征
负荷预测模型
历史负荷数据
输出特征
离散小波变换
门控循环单元
深度学习算法
线性单元
样本
关系
预测系统
周期
系统为您推荐了相关专利信息
动态功率调控
多参数
匈牙利算法
配电设备绝缘
充电系统
冷凝器风机
蒸发器风机
制冷系统制冷
负荷
制冷压缩机
投料机器人
工作站
投料控制方法
投料控制系统
投料站
改进型模型预测控制方法
功率开关器件
损耗
三相逆变器系统
控制三相逆变器
纠正系统
人机交互界面
长短期记忆网络
数据存储模块
数据处理模块