CN119398201A 一种基于人工智能的电力产能预测方法及系统 （中科合肥技术创新工程院）

一种基于人工智能的电力产能预测方法及提供了一种基于人工智能的电力产能预测一周期的实际产能数据确定目标区域的多个参考区域，根据多个参考区域对应的产能预测模标区域的第一周期的第一电力负荷数据和多个负荷数据和第二电力负荷数据构建目标区域的本申请旨在改善对新建区域电力产能预测不够2获取目标区域的第一周期的实际产能数据，并根据所述第一周根据所述多个参考区域对应的产能预测模型，确定所述目标区域的第一产能预测模获取目标区域的第一周期的第一电力负荷数据和多个参考区域的第二电力负荷数据，并根据所述第一电力负荷数据和所述第二电力负荷数据构建所述目标区域的第二产能预根据所述第一产能预测模型和所述第二产能预测模型双向模型融根据所述第一相似度评分和所述第二相似度评分，确定所述目标区域的多个参考区获取目标区域电力设备在第一周期的设备稳定参数，并根对所述多个优化产能预测模型进行稳定性评估，并根据稳定性评估结果对所述第一电力负荷数据和所述多个第二电力负荷数据进行数据基于所述第一数据集和多个第二数据集，对预设的随机森林模型进行训练和交叉验构建多组训练数据集，每组所述训练数据集包基于所述训练数据集对预设的随机森林模型进行训练，基于不同3根据第一产能预测模型和所述第二产能预测模型的正相关关联根据第一产能预测模型和所述第二产能预测模型的负相关关联根据所述正向关联关系和所述负向关联关系，对所述第一产能将所述第一输入特征和所述第二输入特征输入所述第三产获取目标区域的需求侧增长特征和供给侧增长特征，并根据所第一获取模块，用于获取目标区域的第一周期的实际产能数第一模型构建模块，用于根据所述多个参考区域对应的产第二模型构建模块，用于获取目标区域的第一周期的第一电模型融合模块，用于根据所述第一产能预测模型和所述第二产能预预测模块，用于根据第三产能预测模型，确定所述目标区域的第一评估子模块，用于以所述目标区域的位置因素和天气第二评估子模块，用于以实际产能数据的变化率和稳定度4筛选子模块，用于根据所述第一相似度评分和所述第二相5[0002]电力产能预测是对未来电力生产能力进行预估和分析的过程。通过使用统计模一产能预测模型用于表征目标区域的电力产能[0009]获取目标区域的第一周期的第一电力负荷数据和多个参考区域的第二电力负荷数据，并根据第一电力负荷数据和第二电力负荷数据构建目标区域的第二产能预测模型，第一产能预测模型用于表征目标区域的电力产需6[0022]基于第一数据集和多个第二数据集，对预设的随机森林模型进行训练和交叉验7[0041]模型融合模块，用于根据第一产能预测模型和第二产能备稳定参数对多个参考区域对应的产能预测模型进行调整，以获得多个优化产能预测模8[0070]图1是本发明实施例提供的一种基于人工智能的电力产能预测方法的步骤流程[0071]图2是本发明实施例提供的一种基于人工智能的电力产能预测系统的功能模块示9数据集是指来自多个参考区域的电力产能数据。每组训练数据集应包括目标区域的数据[0133]第二模型构建模块203，用于获取目标区域的第一周期的第一电力负荷数据和多[0134]模型融合模块204，用于根据第一产能预测模型和第二产能预测模型双向模型融备稳定参数对多个参考区域对应的产能预测模型进行调整，以获得多个优化产能预测模[0163]上述终端提到的通信总线可以是外设部件互联标准(PeripheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStandard简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指[0168]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方