工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及其存儲(chǔ)介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911054179.8 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110837857A 公開（公告）日 2020-02-25
申請(qǐng)公布號(hào) CN110837857A 申請(qǐng)公布日 2020-02-25
分類號(hào) G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 姜淏予;郭宸;葛泉波;余彬 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 杭州中恒云能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 杭州裕陽聯(lián)合專利代理有限公司 代理人 杭州中恒云能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司
地址 310000 浙江省杭州市濱江區(qū)高新區(qū)之江科技工業(yè)園東信大道69號(hào)2幢2層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)公開了一種工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及其存儲(chǔ)介質(zhì)，通過改進(jìn)的K?means聚類方法對(duì)用戶生產(chǎn)模式進(jìn)行識(shí)別，并按不同的模式分別采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)與PSO?LSSVM相結(jié)合的算法對(duì)用戶未來的負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測(cè)。以不同的生產(chǎn)模式作為先決條件進(jìn)行預(yù)測(cè)，考慮到LSSVM的參數(shù)選擇問題使用PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，為了避免粒子群優(yōu)化陷入局部最優(yōu)解的問題，使用Q?Learning強(qiáng)化學(xué)習(xí).最終能夠?qū)Σ煌貐^(qū)、不同行業(yè)、不同生產(chǎn)方式負(fù)荷特性變化的工業(yè)企業(yè)用戶負(fù)荷情況進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。