[发明专利]基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统有效
| 申请号： | 201710597892.1 | 申请日： | 2017-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN107609667B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 路宽;苏建军;赵岩;毕贞福;郎澄宇;孟祥荣;麻常辉;王文宽;程艳;孙雯雪;韩英昆;庞向坤;李广磊;张用;陈素红;王士柏 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250003 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统，其中，该方法包括确定供热负荷预测区域，采集该预测区域内的气温气候以及供热量数据，构建样本数据集；对样本数据集中每个样本的输入和输出数据均进行Box‑Cox变换，进而将变换后的数据划分成训练数据集和验证数据集；构建UFCNN，将训练数据集内的数据输入该网络进行多轮训练，得到训练完成后的网络，并利用该网络对验证数据集进行验证测试学习效果；将待预测数据输入UFCNN，计算出与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果；对与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果进行逆Box‑Cox变换，得出最终的供热负荷预测值。本发明能够纠正供热负荷数据的偏态分布，使其更符合正态分布形式，从而提高数据预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 box_cox 变换 ufcnn 供热 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法，其特征在于，包括：步骤1：确定供热负荷预测区域，采集该预测区域内的气温气候以及供热量数据，构建样本数据集；步骤2：对样本数据集中每个样本的输入和输出数据均进行Box‑Cox变换，进而将变换后的数据划分成训练数据集和验证数据集；步骤3：构建UFCNN，将训练数据集内的数据输入该网络进行多轮训练，得到训练完成后的网络，并利用该网络对验证数据集进行验证测试学习效果；步骤4：将待预测数据输入UFCNN，计算出与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果；步骤5：对与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果进行逆Box‑Cox变换，得出最终的供热负荷预测值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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