[发明专利]一种基于长短时神经网络的居民负荷曲线分解方法在审
| 申请号： | 202110873707.3 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113592671A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 林顺富;黄佳凌;李东东;詹银枫 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 康伟 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于长短时神经网络的居民负荷曲线分解方法，包括利用数据采集设备采集负荷的电压与电流数据，并计算出负荷的总有功功率P，根据开关事件合集和所述负荷总有功功率数据P选择数据样本X，将所述数据样本X划分训练集和验证集；对所述训练集和所述验证集进行归一化处理；对归一化处理后的训练集和验证集进行神经网络训练，得到预测的负荷数据；基于所述预测的负荷数据和所述开关事件集合进行负荷曲线分解，得到单一负荷曲线。本发明提出的基于长短时神经网络的居民负荷曲线分解方法，既能实现组合负荷曲线中单一负荷的曲线分解，得到单一负荷详细运行曲线图，又能分解出每一种负荷具体的运行情况和消耗电能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 长短 神经网络 居民 负荷 曲线 分解 方法 | ||
【主权项】：
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