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申请/专利权人：大连优冠网络科技有限责任公司
摘要：本发明涉及电力电网技术领域，具体涉及一种寒地综合能源电网的负荷预测方法及系统。该方法获取寒地综合能源电网每个时刻下的参考数据；根据参考数据的分布情况，获取训练样本；通过AdaBoost算法对训练样本进行处理，根据基分类器的训练结果和参考数据在基分类器中的特征分布情况，获取第一重要程度值；根据相邻基分类器之间第一重要程度值的大小和相似情况，获取参考数据的最终重要程度值；基于最终重要程度值和参考数据预测电量负荷数据。本发明通过获取每种参考数据的最终重要程度值，准确确定每种参考数据对电量负荷数据的影响程度，进而准确预测每个时刻下的电量负荷数据。
主权项：1.一种寒地综合能源电网的负荷预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取寒地综合能源电网在预设时间段内每个时刻下的每种参考数据；其中，参考数据包含电量负荷数据；根据预设时间段内预设的每个局部参考时间段内参考数据的分布情况，获取每个局部参考时间段的训练样本和每个训练样本的参考电量负荷数据；通过AdaBoost算法对训练样本进行处理，根据每个基分类器中每个训练样本的训练电量负荷数据与参考电量负荷数据的相似情况、以及每种参考数据在每个基分类器中的特征分布情况，获取每个基分类器中每种参考数据的第一重要程度值；根据相邻基分类器之间训练样本的权重的变化情况，筛选出基分类器匹配对；根据每个基分类器匹配对内每种参考数据的第一重要程度值的大小和相似情况，获取每种参考数据的最终重要程度值；根据预设时间段内每个时刻下的每种参考数据和每种参考数据的最终重要程度值、以及下一相邻时刻下的电量负荷数据，对预测电量负荷数据的神经网络进行训练；通过训练好的预测电量负荷数据的神经网络，预测每个时刻的电量负荷数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连优冠网络科技有限责任公司 一种寒地综合能源电网的负荷预测方法及系统
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