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申请/专利权人：国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司
摘要：本发明涉及负荷预测领域，具体公开一种基于隶属度的短期负荷预测方法、系统、终端及介质，周期性采集k个检测设备的检测负荷值；将所采集的检测负荷值构建为初始检测矩阵，将初始检测矩阵乘以关于检测负荷值的隶属度函数获得预测检测矩阵，将预测检测矩阵输入预先构建的改进主成分回归模型中，获得负荷值的第一预测值；将所采集的检测负荷值构建为预测检测序列，将预测检测序列输入预先构建的深度学习神经网络中，获得负荷值的第二预测值；将第一预测值和第二预测值进行加权处理，获得最终的短期负荷预测值。本发明利用模糊集隶属度有效提高预测精度。
主权项：1.一种基于隶属度的短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：周期性采集k个检测设备的检测负荷值；将所采集的检测负荷值构建为初始检测矩阵，将初始检测矩阵乘以关于检测负荷值的隶属度函数获得预测检测矩阵，将预测检测矩阵输入预先构建的改进主成分回归模型中，获得负荷值的第一预测值；将所采集的检测负荷值构建为预测检测序列，将预测检测序列输入预先构建的深度学习神经网络中，获得负荷值的第二预测值；将第一预测值和第二预测值进行加权处理，获得最终的短期负荷预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司 基于隶属度的短期负荷预测方法、系统、终端及介质
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