[00298329]一种基于智能算法优化组合的电网负荷率预测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201510241100.8
交易方式：
技术转让
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技术入股
联系人：
华北电力大学
进入空间
所在地：北京北京市
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资料保密
对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍
摘要：一种基于智能算法优化组合的电网负荷率预测方法。本发明首先基于Granger检验等手段在不遗漏信息的情况下筛选留下大量与负荷率存在关系的因素，保证负荷率相关因素分析的准确性和负荷率预测的精度。在进行负荷率预测时，考虑RBF神经网络、GRNN神经网络、SVR等智能算法，充分发挥智能算法遗漏信息少、不深究内部关系、预测精度高等相对传统预测方法的优势，并运用遗传算法对多种预测结果进行优化组合以进一步提高预测精度。该方法既可用于年、月、日等不同时间范围的负荷率预测，又可用于大工业用户、居民用户等分类用户的负荷率预测，为负荷率电价的有关研究提供一定的理论支撑。
摘要：一种基于智能算法优化组合的电网负荷率预测方法。本发明首先基于Granger检验等手段在不遗漏信息的情况下筛选留下大量与负荷率存在关系的因素，保证负荷率相关因素分析的准确性和负荷率预测的精度。在进行负荷率预测时，考虑RBF神经网络、GRNN神经网络、SVR等智能算法，充分发挥智能算法遗漏信息少、不深究内部关系、预测精度高等相对传统预测方法的优势，并运用遗传算法对多种预测结果进行优化组合以进一步提高预测精度。该方法既可用于年、月、日等不同时间范围的负荷率预测，又可用于大工业用户、居民用户等分类用户的负荷率预测，为负荷率电价的有关研究提供一定的理论支撑。
