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申请/专利权人：国网四川省电力公司成都供电公司
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247082A
主分类号：G06Q50/06
分类号：G06Q50/06;G06Q10/04;G06N20/00;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种居民用电量短期预测方法，涉及用电量预测技术领域，相较于传统的仅考虑空气温度对居民用电量的影响，考虑了体感温度对居民用电量的影响，且体感温度综合考虑了空气相对湿度以及风速的影响，利用体感温度进行预测更符合居民用户的实际用电行为，同时利用了一种机器学习算法对体感温度和居民用电量关系进行分段线性化，综合考虑了最低体感温度在低温段的影响，平均体感温度在舒适温度段的影响以及最高体感温度在高温段的影响，提高预测模型的适应度和鲁棒性。
主权项：1.一种居民用电量短期预测方法，其特征在于，包括：获取历史天气数据以及与历史天气数据对应的居民日用电量数据，并对所述历史天气数据以及与历史天气数据对应的居民日用电量数据进行清洗；根据清洗之后的历史天气数据确定对应的体感温度数据，并将体感温度数据以及对应的居民日用电量数据作为训练数据；所述体感温度包括最高体感温度、最低体感温度以及平均体感温度；为体感温度数据设置多个体感温度区域，并以所述训练数据为基础，采用差分进化算法获取每个体感温度区域对应的上下边界值；根据每个体感温度区域对应的上下边界值拟合每个体感温度区域间对应的线性函数，以获取体感温度数据对应的分段函数；其中，体感温度数据对应的分段函数包括最高体感温度对应的分段函数、最低体感温度对应的分段函数以及平均体感温度对应的分段函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网四川省电力公司成都供电公司 一种居民用电量短期预测方法
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