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一种疫情影响下售电量精准预测方法

摘要

本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法,包括:构造算法一,由自回归模型拟合售电量曲线,并利用LightGBM集成学习算法预测售电量;构造算法二,利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理,以得到预测后的售电量曲线;对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计,得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三,利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量;构造算法四,利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长,并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重;利用算法三和算法四的结果,加权计算每天的疫情影响电量,进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正,得到最终的售电量精准预测结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111859286A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 美林数据技术股份有限公司;

    申请/专利号CN202010536579.9

  • 申请日2020-06-12

  • 分类号G06F17/18(20060101);G06Q30/02(20120101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构61225 西安毅联专利代理有限公司;

  • 代理人韩金明

  • 地址 710000 陕西省西安市高新区软件新城天谷八路528号国家电子商务示范基地六层

  • 入库时间 2023-06-19 08:42:38

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