考虑环境因素的超短期预测方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种考虑环境因素的超短期预测方法、装置、设备及介质，属于用电电荷预测技术领域。包括获取历史数据，进行预处理，得到待处理数据；根据所述待处理数据进行特征构造，得到负荷特征、时间特征及气象特征；采用随机森林算法对进行重要性分析，确定特征子集；将特征子集进行处理后作为训练集，将所述训练集输入至预构建的LSTM神经网络中进行训练，得到预测模型，通过预测模型得到负荷预测结果。本发明专利技术通过使用历史用电数据和实时监测数据等信息，预测未来短时间内的用电负荷情况，以便电网运营者制定最佳的电力调度计划，能够预测预测电力负荷、风电输出功率、光伏发电功率等，从而为能源系统的安全运行和节能减排提供技术保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于用电电荷预测，具体涉及一种考虑环境因素的超短期预测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、在能源领域，随着人们对清洁能源和可持续发展的认识不断加深，对能源生产、传输和消费等方面的智能化管理呼声也越来越高。而系统超短期预测算法作为一种基于数据挖掘和人工智能技术的高效预测方法，凭借其精度高、效率快等优势，在能源领域得到了广泛的研究和应用。

2、系统超短期预测用电负荷算法的研究与应用也是一个研究热点。通过对历史用电负荷数据的分析和建模，结合天气、节假日、工作日等影响因素，可以利用时间序列分析、神经网络算法、机器学习算法等方法，对未来短时间内的用电负荷进行预测，以便电力系统进行调度和管理。电力负荷预测算法的研究和应用将会更加广泛和重要，为保障电力系统的平稳运行和可持续发展提供支持和保障。

3、中国专利cn202110605659.x公开了公开一种用于预测用电负荷的方法方法，包括：获取预设时期内多个家用电器的用电负荷数据，以及与用电负荷数据所对应的环境变量数据，并对用电负荷数据和环境变量数据进行预处理；将预处理后的气象数据与预处本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，对所述历史负荷数据进行预处理，包括：

3.根据权利要求1或2所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，所述采用随机森林算法对所述负荷特征、时间特征及气象特征进行重要性分析，确定特征子集，包括：

4.根据权利要求3所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，所述贡献值采用基尼指数作为评价指标进行衡量，采用以下方式计算贡献值，

5.根据权利要求2所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，对所...

【技术特征摘要】

1.考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，对所述历史负荷数据进行预处理，包括：

3.根据权利要求1或2所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，所述采用随机森林算法对所述负荷特征、时间特征及气象特征进行重要性分析，确定特征子集，包括：

4.根据权利要求3所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，所述贡献值采用基尼指数作为评价指标进行衡量，采用以下方式计算贡献值，

5.根据权利要求2所述的考虑环境因素的超短期负荷预测方法，其特征在于，对所述异常值进行修正，包括：

6.根据权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员：李培恺，傅源，潘连荣，吕嘉，韦洪波，李嘉安，杨加意，巫聪云，陈彬彬，唐佳，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：