一种基于混合模型的电力负荷预测系统与方法

1.一种基于混合模型的电力负荷预测系统，其特征在于：该系统包括数据收集模块、数据预处理模块、时间序列分析模块、回归分析模块、人工智能模块、混合模型模块、模型评估与更新模块；其中数据收集模块的输出端与数据预处理模块的输入端连接，数据预处理模块的输出端与时间序列分析模块的输入端连接，时间序列分析模块的输出端与回归分析模块的输入端连接，回归分析模块的输出端与人工智能模块的输入端连接，人工智能模块的输出端与混合模型模块的输入端连接，混合模型模块的输出端与模型评估与更新模块的输入端连接。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：数据收集模块用于自动获取历史电力需求数据、气象信息、经济指标和其他相关因素；其中历史电力需求数据包括但不限于按时间序列排列的电力使用量测量值，气象信息包含但不限于温度、湿度和风速这些关键气候变量，经济指标涵盖地区gdp、工业产出这些重要经济活动数据；

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于：该系统在工作时，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述时间序列分析模块中的模型识别步骤包括对数据进行adf检验以确定其平稳性，以及使用acf和pacf图来辅助模型参数的选择。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述人工智能模块中的ann采用反向传播算法进行训练，并且网络结构包括一个输入层、若干隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元数量和类型根据预测任务的复杂性进行优化。

6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述混合模型模块中的结果融合方法采用加权平均融合技术，权重由各个模型在历史数据上的表现决定，以提高综合预测值的准确性。

7.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述模型评估与更新模块中的性能监控子模块实时监控模型效果，并且参数调整子模块采用网格搜索算法来寻找最优的模型参数。