成果简介
- 新技术
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。
该公司的其他成果
燕山大学 已有样品
更新于2024-09-03 17:12:32
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。
