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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要：本发明公开了一种基于调控云的分层分区新能源负荷预测方法及系统，涉及智能电网技术领域；目前，预测模型的准确度和精细度不高，本发明通过收集各个分区的新能源负荷数据，上传至调控云平台，基于调控云平台中嵌入的特征卷积层进行处理，输出新能源负荷特征数据；构建分层分区预测模型，将新能源负荷特征数据输入分层分区预测模型中，根据全局预测网络层进行全局负荷预测，输出全局负荷预测结果，根据局部预测网络层对各个分区进行局部负荷预测，输出多个局部负荷预测结果；融合全局预测网络层和局部预测网络层，输出负荷预测结果。本技术方案将全局性预测与局部区域的预测相结合，充分考虑各个分区的负荷特性，提高了负荷预测的精度。
主权项：1.一种基于调控云的分层分区新能源负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：100）收集各个分区的新能源负荷数据，所述新能源负荷数据包括能源类型数据、气象数据和设备运行数据；200）将所述新能源负荷数据上传至调控云平台，并利用调控云平台中的特征卷积层对新能源负荷数据进行处理，所述处理包括对新能源负荷数据的特征提取，输出新能源负荷特征数据；300）构建分层分区预测模型，所述分层分区预测模型包括全局预测网络层和局部预测网络层，其中：所述全局预测网络层通过卷积神经网络与长短期记忆网络结合，获取新能源负荷特征数据中的全局特征；局部预测网络层包含各个分区的弱预测网络；通过集成多个弱预测网络的模型参数，构建强预测网络，利用强预测网络对多个弱预测网络进行优化；400）将所述新能源负荷特征数据输入所述分层分区预测模型中，利用所述全局预测网络层进行全局负荷预测，输出全局负荷预测结果；并通过所述局部预测网络层对各个分区进行局部负荷预测，输出多个局部负荷预测结果；500）在所述调控云平台中对所述全局预测网络层和局部预测网络层的预测结果进行融合，最终生成并输出负荷预测结果。
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