一种短期净负荷预测方法技术

本发明专利技术涉及一种短期净负荷预测方法，包括：基于历史净负荷数据、分解后的净负荷数据、天气数据、日期数据等多方面因素的数据预处理技术，所述数据预处理技术包括数据清洗、特征选择和特征缩放，其中：数据清洗用于处理数据集中的错误、缺失或无效数据，包括删除重复数据、处理缺失数据和异常值。本发明专利技术的有益效果在于：一、提高预测准确性。二、提升模型泛化能力。三、增强模型的适应性和灵活性。四、提高数据利用效率。五、有助于电力系统的高效运行和管理。在电力市场环境下，准确的净负荷预测可以帮助电力供应商和用户制定合理的交易策略，降低市场风险，控制成本，促进电力市场的健康发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于检定系统参量感知与故障处理方法，具体涉及一种短期净负荷预测方法。

技术介绍

1、短期净负荷预测在电力系统的运行和管理中具有重要意义，由于电力负荷受到多种复杂因素(如过去净负荷值、时间、天气等)的影响，且这些因素处于动态变化中，使得负荷预测成为一项具有挑战性的任务，传统的预测方法难以有效处理电力负荷的复杂性、不确定性以及多种影响因素之间的非线性关系，神经网络具有强大的学习和泛化能力，能够处理非线性关系并适应动态变化，是解决短期净负荷预测问题的有力工具。然而，目前尚未有完善的基于神经网络且涵盖全面技术环节(从数据预处理到模型优化)的短期净负荷预测方法。

技术实现思路

1、为了解决上述
技术介绍
中目前尚未有完善的基于神经网络且涵盖全面技术环节(从数据预处理到模型优化)的短期净负荷预测方法的技术问题，本专利技术提供一种短期净负荷预测方法；

2、包括：s1、数据预处理：基于历史净负荷数据、分解后的净负荷数据、天气数据、日期数据多方面因素的数据预处理，所述数据预处理技术包括数据清洗、特征选择和特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，包括：S1、数据预处理：基于历史净负荷数据、分解后的净负荷数据、天气数据、日期数据多方面因素的数据预处理，所述数据预处理技术包括数据清洗、特征选择和特征缩放，其中：数据清洗用于处理数据集中的错误、缺失或无效数据，包括删除重复数据、处理缺失数据和异常值；

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，在数据预处理过程中，数据清洗、特征选择和特征缩放的顺序可以根据数据的特性和实际需求进行调整，并且每个步骤可以进行多次迭代操作，以达到最佳的数据预处理效果，从而提高模型的准确性和泛化能力。

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【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，包括：s1、数据预处理：基于历史净负荷数据、分解后的净负荷数据、天气数据、日期数据多方面因素的数据预处理，所述数据预处理技术包括数据清洗、特征选择和特征缩放，其中：数据清洗用于处理数据集中的错误、缺失或无效数据，包括删除重复数据、处理缺失数据和异常值；

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，在数据预处理过程中，数据清洗、特征选择和特征缩放的顺序可以根据数据的特性和实际需求进行调整，并且每个步骤可以进行多次迭代操作，以达到最佳的数据预处理效果，从而提高模型的准确性和泛化能力。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，在构建净负荷预测模型时，所述神经网络的激活函数不限于relu函数和线性函数，还可以根据实际预测效果选择其他合适的激活函数，如sigmoid函数、tanh函数，并且对于不同的隐藏层可以使用不同的激活函数以适应不同的数据特征和预测任务。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，在模型的训练与评估优化技术中，训练方法除了反向传播算法外，还可以根据数据的规模、特征以及硬件资源条件选择其他效的训练算法，如随机梯度下降法(sgd)及其变种(adagrad、adadelta、adam)，并且在训练过程中可以采用早停法(early stopping)来防止过拟合，提高模型的泛化能力。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的短期净负荷预测方法，其特征在于，在根据评估结果对模型进行优化时，除了调整网络结构、重新训练和测试模型之外，还可以对数据预处理过程进行调整，如重新选择特征、改变特...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐晓璇，段彭洋，田生娟，苏宏帮，程亮，代铮，李贵明，李玉玲，汪晓晖，颜生萍，李玉娟，高起瑾，焦焕年，马归圣，支文斌，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：