[发明专利]基于长短期记忆网络模型的累积供给曲线的预测方法在审
| 申请号： | 202110859436.6 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113554469A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 陈启鑫;郭鸿业;郑可迪;顾宇轩 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 黄玉霞 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于长短期记忆网络模型的累积供给曲线的预测方法及装置，获得电力市场的个体供给数据，组合生成电力系统的累积供给曲线数据；获得电力系统中对累积供给曲线有影响的相关数据；基于主成分分析的特征提取技术，对累积系统供给曲线数据进行关键信息提炼；针对每个提炼得到的主成分数据，建立长短期记忆网络模型，并进行训练，得到与主成分分解数量一致的长短期记忆网络模型；将历史累积供给曲线的数据及待预测时段的相关因素输入模型，获得各主成分的未来预测值；将各个主成分整合，恢复为累积供给曲线数据，得到待预测的系统累积供给曲线预测值。由此，能够基于历史数据，实现对系统累积供给曲线的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 网络 模型 累积 供给 曲线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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