[發明專利]一種電量預測系統及其預測方法

在審

• 申請號: 202110532962.1
• 申請日: 2021-05-17
• 公開（公告）號: CN113205223A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 溫蜜;羅俊然;周紹景
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海德昭知識產權代理有限公司 31204
• 代理人: 郁旦蓉

1.一種電量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，從調度中心獲取待處理數據，所述待處理數據包括電量和第一特征；

步驟2，對所述待處理數據進行處理，得到第一數據，具體子步驟包括：

步驟2-1，通過第一方法對所述待處理數據進行分箱處理，得到分箱處理數據；

步驟2-2，將所述分箱處理數據分為第一電量和第二特征，通過最大信息系數算法對所述第一電量和所述第二特征進行相關性分析，篩選目標特征；

步驟2-3，通過集成經驗模態分解算法將所述第一電量分解成多個子序列；

步驟2-4，通過最大信息系數算法對所述目標特征和所述子序列進行相關性分析，將所述子序列分為有特征相關性和無特征相關性兩類；

步驟2-5，對所述第一電量中的連續型變量進行歸一化處理，對所述第一電量中的離散型變量進行獨熱編碼處理，從而得到第一數據；

步驟3，對所述第一數據進行計算和分析得到預測的電量，具體子步驟包括：

步驟3-1，使用第一網絡學習所述第一數據的時間關系，得到時間特征；

步驟3-2，使用第二網絡學習所述第一數據的空間關系，得到空間特征；

步驟3-3，使用注意力機制對所述時間特征和所述空間特征進行權重更新，得到最終輸出矩陣；

步驟3-4，通過第一模型對所述子序列進行概率預測，得到預測子序列；

步驟3-5，通過評估指標對所述預測子序列的相加值進行計算，分析后得到預測的電量。

2.根據權利要求1所述的電量預測方法，其特征在于：

其中，步驟2-1中，所述第一方法是將不同的溫度分成不同的箱子，再通過計算獲得每個箱子的溫度范圍，具體公式如下：

其中，d是每個箱子的范圍，μ是數據的均值，n是樣本數量。

3.根據權利要求1所述的電量預測方法，其特征在于：

其中，步驟2-5中，所述歸一化處理的公式如下：

其中，x_norm是歸一化后的值，x_min是x的最小值，x_max是x的最大值。

4.根據權利要求1所述的電量預測方法，其特征在于：

其中，步驟3-1中，所述第一網絡是長短期記憶網絡，具體參數如下公式：

i_t＝σ(W_i[h_t-1，x_t]+b_i)

f_t＝σ(W_f[h_t-1，x_t]+b_f)

o_t＝σ(W_o[h_t-1，x_t]+b_o)

c′_t＝tanh(W_c[h_t-1，x_t]+b_c)

c_t＝f_cc_t-1+i_tc′_t

其中，i_t是輸入門，f_t是遺忘門，o_t是輸出門；h_t是t時刻的隱藏層輸出；h_t-1是t-1時刻的隱藏層輸出；c_t′是細胞狀態更新；c_t是細胞狀態輸出；W_i，W_f，W_o，W_c分別是輸入門、遺忘門、輸出門及細胞狀態的權重；b_i，b_f，b_o，b_c分別是輸入門、遺忘門、輸出門及細胞狀態的偏差。