[发明专利]一种基于改进PSO-LSTM的空调负荷精细预测方法有效
| 申请号： | 202111343888.5 | 申请日： | 2021-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN114234392B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李忠伟;刘美杰;王顺江;句荣滨;邱鹏;殷鸿雁;刘阳;赵琰;陈宇波;姜河 | 申请（专利权）人： | 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国网辽宁省电力有限公司;沈阳工程学院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | F24F11/64 | 分类号： | F24F11/64;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/0985;G06N3/006 |
| 代理公司： | 锦州辽西专利事务所(普通合伙) 21225 | 代理人： | 李辉 |
| 地址： | 121000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于改进PSO‑LSTM的空调负荷精细预测模型，属于综合能源系统技术领域，包括以下步骤：对收集到的原始负荷数据采取改进随机森林方法选取特征值；采取改进K‑中心点方法对数据进行聚类分析；将处理后的数据输入进LSTM模型的输入层，并将输入层所接收到的数据导入LSTM网络层；训练LSTM神经网络，利用改进PSO方法优化LSTM神经网络，得到LSTM预测模型；若达到最大迭代次数，则将最优参数赋予LSTM并进行训练，输出预测值，否则继续迭代，直到满足终止条件。本发明在负荷预测的基础上，具有自组织和进化性以及记忆功能的特征，能有效地根据历史信息进行学习和预测，从而获得更好的预测效果提高了负荷预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 pso lstm 空调 负荷 精细 预测 方法 | ||
【主权项】：
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