一种工商业园区用电负荷功率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种工商业园区用电负荷功率预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，包括获取园区用电设备功率数据，通过归一化预处理得到标准化时序功率矩阵；对功率矩阵执行小波去噪和经验模态分解，分离功率趋势分量和波动分量；利用长短时记忆网络构建趋势预测子模型，采用季节性ARIMA模型构建波动预测子模型；通过集成学习方法将两个子模型进行加权组合，构建综合预测模型；最后基于历史预测误差设定自适应阈值进行约束处理，输出最终预测结果。本发明专利技术通过多层次分解策略自适应分离功率数据特征，采用双模型协同预测机制，引入环境因素提升预测精度，设计自适应修正机制保证结果可靠性，显著提高了园区用电负荷预测的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力负荷预测，特别是一种工商业园区用电负荷功率预测方法。

技术介绍

1、工商业园区的用电负荷预测对于电力系统的规划运行和需求侧管理具有重要意义。目前常用的预测方法主要包括时间序列法、回归分析法和神经网络法等。这些方法在处理单一类型的负荷变化时表现较好，但对于园区这种多类型建筑物混合、负荷特性复杂的场景，预测精度往往不尽如人意。其中，传统时间序列模型难以有效捕捉长期依赖关系，神经网络模型容易受到噪声干扰，且在处理多周期叠加的季节性波动时存在局限性。

2、尤其是在实际应用中，园区用电负荷除了受到自身运营规律的影响外，还与温度、湿度等环境因素密切相关。现有方法大多将这些影响因素割裂处理，缺乏系统性的建模思路，导致预测结果的稳定性和可靠性难以保证。同时，由于建筑物用电设备的随机性和多样性，负荷数据往往呈现出趋势和波动叠加的复杂特征，这给预测模型的构建带来了巨大挑战。

技术实现思路

1、鉴于现有的园区用电负荷预测方法在处理复杂负荷特性时存在精度不高、泛化能力差等问题，提出了本专利技术。

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【技术保护点】

1.一种工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：对所述时序功率矩阵依次执行小波去噪处理和经验模态分解运算包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：所述构建长短时记忆网络包括以下步骤：

4.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：所述构建季节性ARIMA模型包括以下步骤：

5.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：所述构建综合预测模型包括以下步骤：

6.如权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：对所述时序功率矩阵依次执行小波去噪处理和经验模态分解运算包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：所述构建长短时记忆网络包括以下步骤：

4.如权利要求1所述的工商业园区用电负荷功率预测方法，其特征在于：所述构建季节性arima模型包括以下步骤：

5.如权利要求1所述的工商...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国英，袁太军，邢志国，单其武，王可达，丁敏，周向前，沈志勇，方宏春，郭亚龙，万全伟，
申请(专利权)人：南京宝能智慧能源有限公司，
类型：发明
国别省市：