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申请/专利权人：贰佰号科技(北京)有限公司
摘要：本发明公开了一种应用于流程工业电力交易的用户负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，解决了现有负荷预测技术对于受电容量小、缺乏周期性规律、波动性大的大工业企业，预测难度高的技术问题；包括：采集不同时间尺度的静态周期特征、动态特征、历史相似日特征、关联气象特征、波动性特征以及不同时段编码特征等，然后对多重特征进行转换与组合，得到多重时序特征组合数据；联合多重时序特征组合数据建模，采用集成学习框架和多模型融合策略，对区域调度负荷预测输出，预测精度高；同时在预测终端运算过程中，对各个运算节点的算力占用情况进行监测分析，有序开展动态算力扩充或缩减，达到资源最充分利用的目的，提高数据处理效率。
主权项：1.一种应用于流程工业电力交易的用户负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：特征工程：采集不同时间尺度的静态周期特征、动态特征、历史相似日特征、关联气象特征、波动性特征以及不同时段编码特征，然后对多重特征进行转换与组合；分析月、周、日、时的新能源出力曲线变化规律，采用不同尺度、不同周期的相似序列，以及新能源出力波动性特性，气象要素特征因素进行综合分析，得到多重时序特征组合数据；步骤二：对分析得到的多重时序特征组合数据进行清洗和处理；步骤三：在离线阶段基于最大互信息系数算法，分析多重时序特征组合数据和待预测负荷数据之间的相关性，得到测试集数据；步骤四：模型训练和迭代：将具有不同特征和参数的单模型进行增强融合，采用多模型迭代的方式进行训练和优化，得到综合集成模型；步骤五：滚动预测和修正：获得综合集成模型后，预测终端将待预测时区的多重时序特征组合数据作为模型输入，计算标准化预测结果；其中，预测终端包括若干个运算节点；在预测终端运算过程中，对运算节点的算力占用情况进行监测分析，有序开展动态算力扩充或缩减；步骤六：根据自适应动态周期选择对标准化预测结果进行概率化修正，得到最终的负荷预测序列。
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