[发明专利]一种基于全过程技术提升的短期电力需求分析方法在审
申请号: | 201610016411.9 | 申请日: | 2016-01-11 |
公开(公告)号: | CN105701570A | 公开(公告)日: | 2016-06-22 |
发明(设计)人: | 吴臻;兰洲;邢胜男;戴攀;沈志恒;石清;李黎;张婕;孙飞飞 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力公司经济技术研究院;国家电网公司;北京经世万方信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人: | 张建青 |
地址: | 310008 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于全过程技术提升的短期电力需求分析方法。短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分,对于调度安排开停机计划,对于电力应用如机组最优组合、经济调度、最优潮流有着重要的意义。本发明对短期电力需求预测前、中、后的全过程技术进行整合与提升,所述的预测前技术包括数据预处理和数据分析,数据预处理方法包括不良数据智能辨识与修正、节假日影响的去除、负荷自然增长影响的去除和充分考虑近日历史数据的累积效应;所述的预测中技术包括气象影响效应分析和负荷预测模型集合;所述的预测后技术包括预测评估机制。本发明是一种有助于完善短期电力需求预测技术和提高短期负荷预测精度的方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 全过程 技术 提升 短期 电力 需求 分析 方法 | ||
【主权项】:
一种基于全过程技术提升的短期电力需求分析方法,其特征在于,它对短期电力需求预测前、中、后的全过程技术进行整合和提升,所述的预测前技术包括数据预处理和数据分析,数据预处理包括不良数据智能辨识与修正、节假日影响的去除、负荷自然增长影响的去除和充分考虑近日历史数据的累积效应,数据分析包括日、周、月、季、年负荷分析、稳定性分析和建立典型曲线库;所述的预测中技术包括气象影响效应分析和负荷预测模型集合,所述的预测后技术包括预测评估机制。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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