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申请/专利权人：国网山西省电力公司经济技术研究院;华北电力大学
摘要：本发明提供了一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法，属于配电网规划技术领域；解决了由于新能源渗透率带来的电力系统负荷序列异方差性导致的负荷预测精确性低的问题；包括以下步骤：收集历史负荷数据、天气数据、经济指标数据、产业结构与行业结构的发展趋势数据；对收集的数据进行预处理；计算预处理后数据的加权残差平方和；建立bp神经网络模型，并将计算得到的加权残差平方和加到模型的损失函数中，得到模型的综合损失函数；使用历史负荷数据与综合损失函数训练模型；本发明应用于电力系统中长期负荷预测。
主权项：1.一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：收集历史负荷数据、天气数据、经济指标数据、产业结构与行业结构的发展趋势数据；步骤2：对步骤1中收集的数据进行预处理；步骤3：计算预处理后数据的加权残差平方和；步骤4：建立bp神经网络模型，并将步骤3计算得到的加权残差平方和加到模型的损失函数中，得到模型的综合损失函数；步骤5：使用步骤2预处理后的数据与综合损失函数训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山西省电力公司经济技术研究院 华北电力大学 一种考虑产业变动的电力系统中长期负荷预测方法
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