[发明专利]基于电力大数据主变高峰负荷预测方法及数据仓库系统在审
| 申请号： | 201710979712.6 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107918639A | 公开（公告）日： | 2018-04-17 |
| 发明（设计）人： | 赵宪中;王庆斌;侯梓浪;颜恒生;温菊燕;罗康宁;李梓林;张佳业 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司云浮供电局 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 527300 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及电力系统技术领域，涉及一种基于电力大数据主变高峰负荷预测的方法及数据仓库系统。包括以下步骤S1.对电网系统历史数据进行统计和分析，建立数据仓库系统；S2.采用序列模式分析和聚类分析数据挖掘方法，根据最终用户的决策目的对提取的知识进行分析，把最有价值的信息区分出来，提交给用户；S3.通过整理的历史数据，对主变高峰负荷数据进行预处理，建立基于支持向量机的负荷预测模型，预测未来主变负荷情况。本发明提供的一种基于电力大数据主变高峰负荷预测的方法，通过建立数据仓库系统，建立数据挖掘处理方法，采用支持向量机方法预测主变负荷变化情况，实现准确、可靠的主变高峰负荷预测，合理调度系统使其安全经济的运行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 电力 数据 高峰 负荷 预测 方法 数据仓库 系统 | ||
【主权项】：
一种基于电力大数据主变高峰负荷预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对电网系统历史数据进行统计和分析，建立数据仓库系统；S2.采用序列模式分析和聚类分析数据挖掘方法，根据最终用户的决策目的对提取的知识进行分析，把最有价值的信息区分出来，提交给用户；S3.通过整理的历史数据，对主变高峰负荷数据进行预处理，建立基于支持向量机的负荷预测模型，预测未来主变负荷情况。
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