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申请/专利权人：本钢板材股份有限公司
摘要：本发明提供一种电力负荷预测方法，涉及电力预测技术领域，包括如下步骤：S1、从历史数据中获取短期电力负荷样本数据；对样本数据的电力负荷特性进行分析，得到电力负荷的影响因素；S2、根据得到的影响因素，通过聚类和模态分解将样本数据进行预处理，得到相似日样本数据；S3、基于相似日样本数据通过平滑算法模型或BP神经网络算法模型建立电力负荷预测模型，并利用BP神经网络训练电力负荷预测模型，得到训练后的电力负荷预测模型；S4、利用训练后的电力负荷预测模型对未来负荷进行短期预测。本发明考虑到钢铁板材企业的负荷影响因素与其日常设备运维、能源管理等系统紧密相关，提出将对影响因素管理与预测进行结合，以确保预测结果准确性。
主权项：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从历史数据中获取短期电力负荷样本数据；对样本数据的电力负荷特性进行分析，得到电力负荷的影响因素；S2、根据得到的影响因素，通过聚类和模态分解将样本数据进行预处理，得到相似日样本数据；S3、基于相似日样本数据通过平滑算法模型或BP神经网络算法模型建立电力负荷预测模型，并利用BP神经网络训练电力负荷预测模型，得到训练后的电力负荷预测模型；S4、利用训练后的电力负荷预测模型对未来负荷进行短期预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 本钢板材股份有限公司 一种电力负荷预测方法
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