| 专利号 | 2023100418168 | 申请日 | 2023-01-12 | 专利名称 | 基于两阶段智能特征工程的负荷超短期预测方法及系统 |
| 授权日 | 2025-09-05 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 孙波;于彬彬;李建靖 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于两阶段智能特征工程的负荷超短期预测方法及系统，包括：获取电力负荷的历史数据；对所获取的电力负荷历史数据进行聚类分析，得到最优历史日负荷曲线；根据所得到的最优历史日负荷曲线和预设的预测模型，完成电力负荷的超短期预测；其中，预设的预测模型采用组合式预测模型，通过极限学习机来构建超短期预测模型，结合贝叶斯优化极限学习机，实现对电力负荷的超短期预测。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
