[发明专利]基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置在审
| 申请号： | 202011363422.7 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112508734A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 赵健;朱炯;徐祥海;樊立波;孙智卿;方响;李粱;王亿;彭双武;徐漪;来益博;蒋建;李日超 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江华云信息科技有限公司;上海电力大学;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 项军 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 电力企业 发电量 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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