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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司
摘要：本发明专利申请提供了一种短期区域电力缺口预测方法、系统、设备和介质，包括：基于获取的区域的当日电力相关数据，采用数据预处理方法结合互信息法，筛选得到负荷预测的影响因素特征集；基于负荷预测的影响因素特征集，通过区域负荷预测模型，得到区域负荷预测数据；基于负荷预测的影响因素特征集和所述区域负荷预测数据，通过预先构建的混合神经网络预测模型，得到区域电力缺口预测值；本申请的混合神经网络预测模型采用集成学习的方式，通过综合多种神经网络的区域电力缺口预测值，得到最终的区域电力缺口预测值，能够提高区域电力缺口预测的准确性，保障了根据区域电力缺口预测值进行电力市场交易的有效进行，同时也保障电网安全稳定运行。
主权项：1.一种短期区域电力缺口预测方法，其特征在于，包括：基于获取的区域的当日电力相关数据，采用数据预处理方法结合互信息法，筛选得到负荷预测的影响因素特征集；基于所述负荷预测的影响因素特征集，通过预先构建的区域负荷预测模型，得到区域负荷预测数据；所述区域负荷预测模型包括第一LSTM神经网络；基于所述负荷预测的影响因素特征集和所述区域负荷预测数据，通过预先构建的混合神经网络预测模型，得到区域电力缺口预测值；其中，所述混合神经网络预测模型基于电力缺口预测训练因素特征集，分别训练第二LSTM神经网络、SVM支持向量机和深度置信神经网络，并根据训练结果采用岭回归算法训练误差修正模型进而构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电力科学研究院有限公司 国网河北省电力有限公司营销服务中心 国家电网有限公司 一种短期区域电力缺口预测方法、系统、设备和介质
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