[发明专利]电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202010113676.7 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111241755A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 王林钰;郭磊;楚天舒;陈浩;黄晓霖 | 申请（专利权）人： | 国网（苏州）城市能源研究院有限责任公司;国网江苏省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 郭磊 |
| 地址： | 215010 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于长短期记忆神经网络与外部辅助信息的电力负荷预测方法，所述方法首先根据所确定的研究对象，对历史用能数据、气象数据和节假日信息进行采集汇总，形成初始序列数据集；之后对所汇总的数据集进行数据清洗，剔除缺失时刻的时序数据条，插补小范围缺失数据，并将数据进行归一化，形成时序数据池；然后构建长短期记忆神经网络模型，并基于时序数据池对模型进行训练。本方法在长短期记忆神经网络的基础上，考察、结合了电力能耗与气象和节假日信息的耦合关系，具有模型精度高，预测周期灵活的特点，有利于电网的调度、分析等应用。 | ||
| 搜索关键词： | 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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