【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及负荷预测，尤其涉及一种电力负荷的预测方法及装置。
技术介绍
1、电力负荷预测是电网调度工作的重要组成部分，准确可靠的负荷预测对电力系统安全经济运行有着重大意义。
2、根据预测周期的不同主要分为短期负荷预测和中长期负荷预测。相比短期负荷预测，中长期负荷预测由于会受到很多不确定因素的影响，使得预测难度加大。电网的短期预测方法大致可分为传统的预测方法和人工智能的预测方法两类。传统的预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、状态空间法等，具有算法简单、速度快、容易实现等优点。人工智能的预测方法主要是应用专家系统理论、模糊理论和神经网络理论等来进行短期负荷预测。
3、然而，传统的预测方法存在着误差较大的问题，人工智能的预测方法虽然随着人工智能的不断发展准确度也在不断地提升，但是，由于负荷变化的影响因素多且过程复杂，误差也较大。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种电力负荷的预测方法及装置，以解决现有的预测方法误差较大的问题。
2、第一方面，本专...
【技术保护点】
1.一种电力负荷的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述基于多种优化算法对所述电力负荷预测模型架构中的每种预测模型的预设权重进行优化，得到优化结果数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述多种优化算法包括金豹优化算法、麻雀算法和樽海鞘群算法。
4.根据权利要求3所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述基于多种优化算法对所述电力负荷预测模型架构中的每种预测模型的预设权重进行优化，得到优化结果数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的电力负...
【技术特征摘要】
1.一种电力负荷的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述基于多种优化算法对所述电力负荷预测模型架构中的每种预测模型的预设权重进行优化，得到优化结果数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述多种优化算法包括金豹优化算法、麻雀算法和樽海鞘群算法。
4.根据权利要求3所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，所述基于多种优化算法对所述电力负荷预测模型架构中的每种预测模型的预设权重进行优化，得到优化结果数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的电力负荷的预测方法，其特征在于，当判断不满足迭代停止条件时，还包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶鹏，吕云彤，冀明，李宏博，霍伟，王志涛，林跻云，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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