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1. (WO2018045642) A BUS BAR LOAD FORECASTING METHOD
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Pub. No.:    WO/2018/045642    International Application No.:    PCT/CN2016/108051
Publication Date: 15.03.2018 International Filing Date: 30.11.2016
IPC:
G06K 9/62 (2006.01)
Applicants: JINCHENG ELECTRIC POWER COMPANY OF SHANXI ELECTIRC POWER COPRPRATION OF STATE GRID CORPORATION OF CHINA [CN/CN]; No.1, Xinshidong Street Jincheng, Shanxi 048000 (CN).
STATE GRID CORPORATION OF CHINA [CN/CN]; No.86, West Chang'an Street, Xicheng District Beijing 100031 (CN).
BEIJING GUODIANTONG CORPORATION [CN/CN]; 28F, Ages Wealth World No.1 Hangfeng Road, Fengtai District Beijing 100070 (CN).
NORTH CHINA ELECTRIC POWER UNIVERSITY [CN/CN]; No.2, Beinong Road, Zhuxinzhuang, Changping District Beijing 102206 (CN)
Inventors: MENG, Qiang; (CN).
WANG, Yirong; (CN).
HAO, Hanyong; (CN).
ZHANG, Jian; (CN).
DU, Zhaohui; (CN).
WU, Runze; (CN).
DENG, Wei; (CN).
YANG, Songnan; (CN).
FAN, Junli; (CN).
BAO, Zhengrui; (CN)
Agent: BEI JING FORESTSONG PATENT AGENCY CO.,LTD; Room 206B, 2th Floor, Yangguang Building No.112, Xizhimenwai Street, Xicheng District Beijing 100040 (CN)
Priority Data:
201610812339.0 09.09.2016 CN
Title (EN) A BUS BAR LOAD FORECASTING METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE PRÉVISION DE CHARGE DE BARRE OMNIBUS
(ZH) 一种母线负荷预测方法
Abstract: front page image
(EN)A bus bar load forecasting method, the method comprising: correcting abnormal values among historical load data using a lateral comparative method (202), and determining key influencing factors of bus bar load using a grey association projection method (203); classifying load curves with similar characteristics into one category using an improved K-means clustering method to obtain a plurality of typical load patterns (204); building a random forest classification model, and establishing a mapping relationship between influence factors and clustering results (205); for each category of load patterns, training a plurality of forecasting models using a multivariate linear regression method (206); and determining, by means of the random forest classification model, the category of a day to be tested, and selecting a matching regression model to realize load forecasting (207). The method introduces a data mining method to analyze the change rule of bus bar load and establish a forecasting model library, and realize model matching in combination with a day to be tested, improving the accuracy and real-time performance of short-term bus bar load forecasting, providing more accurate decision support for power grid planning and real-time scheduling.
(FR)La présente invention concerne un procédé de prévision de charge de barre omnibus, le procédé consistant : à corriger des valeurs anormales parmi des données de charge historiques à l'aide d'un procédé comparatif latéral (202), et à déterminer des facteurs d'influence de clé de charge de barre omnibus à l'aide d'un procédé de projection d'association de gris (203) ; à classifier des courbes de charge ayant des caractéristiques similaires dans une catégorie à l'aide d'un procédé de groupement de moyens K amélioré afin d'obtenir une pluralité de motifs de charge typiques (204) ; à construire un modèle de classification de forêt aléatoire, et à établir une relation de mappage entre des facteurs d'influence et des résultats de regroupement (205) ; pour chaque catégorie de modèles de charge, à former une pluralité de modèles de prévision à l'aide d'un procédé de régression linéaire à variables multiples (206) ; et à déterminer, au moyen du modèle de classification de forêt aléatoire, la catégorie d'un jour à tester, et à sélectionner un modèle de régression correspondant afin de réaliser une prévision de charge (207). Le procédé introduit un procédé d'exploration de données afin d'analyser la règle de changement de charge de barre omnibus et à établir une bibliothèque de modèles de prévision, et à réaliser une mise en correspondance de modèles en combinaison avec un jour à tester, améliorant la précision et de la performance en temps réel de prévision de charge de barre omnibus à court terme, fournissant un support de décision plus précis pour la planification de réseau électrique et la planification en temps réel.
(ZH)一种母线负荷预测方法,该方法包括:采用横向比较法修正历史负荷数据中的异常值(202),采用灰色关联投影法确定母线负荷的关键影响因素(203);采用改进的K-means聚类方法将特性相近的负荷曲线归为一类,得到若干典型负荷模式(204),构建随机森林分类模型,建立影响因素与聚类结果之间的映射关系(205);针对每类负荷模式,利用多元线性回归方法训练若干预测模型(206);通过随机森林分类模型确定待测日的类别,选择相匹配的回归模型实现负荷预测(207)。该方法引入数据挖掘方法分析母线负荷的变化规律并建立预测模型库,结合待测日的类别实现模型匹配,提高了短期母线负荷预测的精度和实时性,为电网规划和实时调度提供更加准确的决策支持。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)