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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司;清华四川能源互联网研究院
摘要：本发明涉及一种基于自回归分布滞后的电热负荷预测方法和装置，包括对电热负荷历史数据序列和天气历史数据序列分别进行平稳序列处理；根据电热负荷历史时间序列和天气历史时间序列，构建基于自回归分布滞后ARDL的电热负荷预测模型，并利用赤池信息准则AIC和贝叶斯信息准则BIC，确定电热负荷预测模型中的滞后阶数，得到已估计的电热负荷预测模型；将天气未来数据序列输入已估计的电热负荷预测模型，得到电热负荷未来数据预测序列。本发明能够在同一模型中同时考虑长期均衡关系和短期调整过程。既适用于大数据集，也适用于中小数据集，这对电热负荷预测，尤其是新建系统的负荷预测方面具有不可或缺的优势，减少训练时间，无需训练时需要的大规模计算资源，同时，能给出模型自变量和因变量之间的长期指导性趋势。本发明还涉及一种设备和存储介质。
主权项：1.一种基于自回归分布滞后的电热负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集电热负荷历史数据序列和天气历史数据序列，对所述电热负荷历史数据序列和所述天气历史数据序列分别进行平稳序列处理；根据所述电热负荷历史时间序列和所述天气历史时间序列，构建基于自回归分布滞后ARDL的电热负荷预测模型，并利用赤池信息准则AIC和贝叶斯信息准则BIC，确定所述电热负荷预测模型中的滞后阶数，得到已估计的所述电热负荷预测模型；将天气未来数据序列输入所述已估计的电热负荷预测模型，得到电热负荷未来数据预测序列。
全文数据：
权利要求：
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