[发明专利]基于改进深度学习的电力负荷预测方法有效
| 申请号： | 202011018614.4 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112215410B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 张林垚;宣菊琴;郑洁云;宋倩芸;吴桂联;陈强;郭真;倪识远;林婷婷;陈浩;黄超;王震 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06F30/27;G06F17/18;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进深度学习的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1:建立数据信息交互平台与监测系统交互通道，获取相关数据；步骤S2:对得到的相关数据进行预处理；步骤S3:采用EMD算法和自编码神经网络模型的复合深度学习算法，对预处理后的数据进行样本训练和样本重构，得到预测的复合数据；步骤S4:采用最小二乘法对预测的数据进行拟合，得到预测曲线函数。本发明有效避免了相关性小数据和异常数据的干扰及其影响，提高负荷预测精度及其计算速度，为电力系统负荷预测提供重要手段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 深度 学习 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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