授权公布号:CN110796293B
一种电力负荷预测方法
有效
申请
2019-10-14
申请公布
2020-02-14
授权
2022-10-21
预估到期
2039-10-14
| 申请号 | CN201910971967.7 |
| 申请日 | 2019-10-14 |
| 申请公布号 | CN110796293A |
| 申请公布日 | 2020-02-14 |
| 授权公布号 | CN110796293B |
| 授权公告日 | 2022-10-21 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06N20/10;G06N20/20 |
| 分类 | 计算;推算;计数; |
| 申请人名称 | 杭州中恒电气股份有限公司 |
| 申请人地址 | 浙江省杭州市滨江区高新区之江科技工业园东信大道69号2幢2层 |
专利法律状态
2022-10-21
授权
状态信息
授权
2020-04-03
专利申请权、专利权的转移
状态信息
专利申请权的转移;IPC(主分类):G06Q 10/04;专利申请号:2019109719677;登记生效日:20200316;变更事项:申请人;变更前权利人:杭州中恒云能源互联网技术有限公司;变更后权利人:杭州中恒云能源互联网技术有限公司;变更事项:地址;变更前权利人:310000 浙江省杭州市滨江区杭州高新区之江科技工业园东信大道69号2幢2层;变更后权利人:310000 浙江省杭州市滨江区高新区之江科技工业园东信大道69号2幢2层;变更事项:申请人;变更前权利人:;变更后权利人:杭州中恒电气股份有限公司
2020-03-10
实质审查的生效
状态信息
实质审查的生效;IPC(主分类):G06Q 10/04;专利申请号:2019109719677;申请日:20191014
2020-02-14
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种电力负荷预测方法,涉及电力技术领域,本方法针对完整的电力数据,先采用训练好的最小二乘支持向量机模型进行纵向预测,再采用训练好的容积卡尔曼滤波预测模型进行横向预测,最后采用训练好的灰色神经网络模型将两种算法进行融合,得到最终的预测结果,保证了预测结果的准确性。


