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一种基于大数据简约的短期电力负荷预测方法

专利号：ZL201611165569.9

专利类型：发明授权

发明人：张淑清; 杨振宁; 张航飞; 马灿; 李盼; 宿新爽; 李军锋

公开（公告）日：2020-9-11

转化方式：转让、许可、作价入股

联系人：周老师

联系电话：0335-8518633

发明人 张淑清; 杨振宁; 张航飞; 马灿; 李盼; 宿新爽; 李军锋 公开（公告）日 2020-9-11
专利类型 发明授权 转化方式 转让、许可、作价入股
联系人 周老师 联系电话 0335-8518633
本发明提供一种基于大数据简约的短期电力负荷预测方法，所述方法包括：首先利用Lasso原理将大数据中冗余数据和坏数据进行剔除，然后通过主成分分析PCA对环境因素变量进行降维及特征提取。提取的特征向量以及简约处理后的历史负荷数据共同作为Elman神经网络的输入进行训练预测。本发明方法明显提高了短期电力负荷的预测精度和速度。

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