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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质。该方法获取原始数据集并进行预处理，原始数据集包括电力负荷历史时间序列数据和天气数据；获取相关性并选取相关性大于预设阈值的维度，得到筛选后的数据集；利用变分模态分解‑鲸鱼优化算法混合分解策略进行特征提取，并对提取后的特征进行卡尔曼滤波处理，得到平滑后的多维数据集；基于平滑后的多维数据集，利用预先构建的基于时间块‑双CONET结构的模型进行预测，得到最终的电力负荷预测结果。与现有技术相比，本发明具有有效提高基于复杂数据预测电力负荷的准确性、对复杂负荷变化模式的适应性等优点。
主权项：1.一种基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取原始数据集并进行预处理，所述原始数据集包括电力负荷历史时间序列数据和天气数据；S2，基于预处理后的数据集，获取相关性并选取相关性大于预设阈值的维度，得到筛选后的数据集；S3，基于所述筛选后的数据集，利用变分模态分解-鲸鱼优化算法混合分解策略进行特征提取，并对提取后的特征进行卡尔曼滤波处理，得到平滑后的多维数据集；S4，基于所述平滑后的多维数据集，利用预先构建的基于时间块-双CONET结构的模型进行预测，得到最终的电力负荷预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质
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