(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111614636.1 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 同济大学 地址 200092 上海市杨 浦区四平路1239号 (72)发明人 王中杰　余杨　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 代理人 翁惠瑜 (51)Int.Cl. G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 基于多模 型融合的居民用电负荷预测方法、 介质及设备 (57)摘要 本发明涉及一种基于多模型融合的居民用 电负荷预测方法、 介质及设备， 预测方法包括以 下步骤： 构建多个用于居民用电量预测的预测模 型， 获取居民用电量数据xi,i＝1,2,...,t ‑1， 作 为训练集， 利用训练集分别训练每个预测模型； 各预测模型基于居民用电量数据xi,i＝1 , 2,...,t‑1预测获得t时刻的预测用电量， 该t时 刻具有已知的真实用电量， 基于预测用电量和真 实用电量计算各预测模型相应的相对误差； 基于 各预测模型的相对误差计算各预测模型的置信 因子； 各预测模型基于居民用电量数据xi,i＝1, 2,...,t预测获得t+1时刻的居民用电量预测结 果； 基于各预测模型的置信因子和居民用电量预 测结果进行融合处理， 获得t+1时刻的最终预测 结果。 与现有 技术相比， 本发明具有适用范围广、 预测精度高等优点。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114372558 A 2022.04.19 CN 114372558 A 1.一种基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 构建多个用于居民用电量预测的预测模型， 获取居民用电量数据xi,i＝1,2,...,t ‑1， 作为训练集， 利用所述训练集分别训练每 个预测模型； 各所述预测模型基于居民用电量数据xi,i＝1,2,...,t ‑1预测获得t时刻的预测用电 量， 该t时刻具有已知的真实用电量， 基于所述预测用电量和真实用电量计算各预测模型相 应的相对误差rej(t)， j＝1,2,. ..,n， n为预测模型总数； 基于各预测模型的所述相对误差计算各 预测模型的置信因子αj(t)； 各所述预测模型基于居民用电量数据xi,i＝1,2,...,t预测获得t+1时刻的居民用电量 预测结果prej(t+1)； 基于各预测模型的所述置信因子αj(t)和居民用电量预测结果prej(t+1)进行融合处 理， 获得t+1时刻的最终预测结果fusi on(t+1)。 2.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 所述 预测模型包括灰度预测模型、 高斯过程回归 模型、 长短期记 忆网络模型中的多个。 3.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 所述 相对误差rej(t)的计算公式为： rej(t)＝(true_val(t) ‑prej(t))/(true_val(t) ) 式中， true_val(t)为t时刻的真实用电量， prej(t)为第j个预测模型的t时刻的预测用 电量。 4.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 所述 置信因子αj(t)的计算公式为： 5.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 所述 融合处理具体为： 判断各相对误差rej(t)与0的关系， 若所有相对误差均存在rej(t)＞＝0， 则fusion(t+ 1)＝max(prej(t+1))， max( ·)表示取最大值； 若所有相对误差均存在rej(t)＜0， 则fusion (t+1)＝mi n(prej(t+1))， min(·)表示取最小值； 否则， 6.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 所述 预测模型包括高斯过程回归 模型， 所述预测方法还 包括： 基于所述高斯过程回归 模型计算t+1时刻的居民用电量预测结果的置信区间。 7.根据权利要求1所述的基于多模型融合的居民用电负荷预测方法， 其特征在于， 以相 对误差的绝对平均值指标判定该预测方法的可靠性， 进而反馈调整各所述预测模型的权 值。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 包括供电子设备的一个或多个处理器执行 的一个或多个程序， 所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1 ‑7任一所述居民用电 负荷预测方法的指令 。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372558 A 2一个或多个处 理器； 存储器； 和 被存储在存储器中的一个或多个程序， 所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求 1‑7任一所述居民用电负荷预测方法的指令 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372558 A 3