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申请/专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了基于多源异构数据融合的电力能量需求预测方法及系统，该方法包括：获取电能历史消耗数据，基于电能历史消耗数据，构建时间关联预测子模型；基于能源数据，构建能源关联预测子模型；基于环境数据，构建环境关联预测子模型；基于经济数据，构建经济关联预测子模型；根据时间关联预测子模型、能源关联预测子模型、环境关联预测子模型和经济关联预测子模型，融合获得电力能量需求预测模型；采用电力能量需求预测模型对待预测周数据进行电能消耗预测，输出最终的电能需求的预测值。本发明针对大区域的电能需求，融合历史用电数据、能源数据、环境数据和经济数据实现对地区电能消耗进行融合预测，预测精准，误差小。
主权项：1.基于多源异构数据融合的电力能量需求预测方法，其特征在于，该方法包括：获取电能历史消耗数据，基于电能历史消耗数据，构建时间关联预测子模型；基于能源数据，构建能源关联预测子模型；所述能源数据包括原煤、原油和天然气数据；基于环境数据，构建环境关联预测子模型；所述环境数据包括降水、气温、湿度、日照时数和空气质量数据；基于经济数据，构建经济关联预测子模型；所述经济数据包括第一产业的占比；根据所述时间关联预测子模型、能源关联预测子模型、环境关联预测子模型和经济关联预测子模型，融合获得电力能量需求预测模型；采用所述电力能量需求预测模型对待预测周数据进行电能消耗预测，输出最终的电能需求的预测值。
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权利要求：
百度查询： 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于多源异构数据融合的电力能量需求预测方法及系统
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