[发明专利]基于深度学习的台区短期负荷预测方法在审
| 申请号： | 202111511262.0 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN114186739A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王伟恒;胡伟;李小兰;宋树宏;张宇;潘铁铮;郭秋婷 | 申请（专利权）人： | 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司;清华大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 110000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的台区短期负荷预测方法，包括如下步骤：S1：采集低压配电台区的时序运行数据，其中，所述时序运行数据包括电压、电流、有功功率、无功功率和时间信息；S2：对所述时序运行数据进行预处理和特征工程工作，得到数值型数据和类别型数据；S3：将所述数值型数据输入到训练好的Seq2Seq‑Attention模型中，得到经过Attention模型附加权重的向量序列，之后，将经过全连接网络的类别型数据与所述向量序列进行向量合并，并经过激活函数得到负荷预测结果。该基于深度学习的台区短期负荷预测方法，在Seq2Seq‑Attention模型和电力系统大量多维时间序列数据基础之上，基于Seq2Seq‑Attention模型下的台区短期负荷预测方法，能够达到较高的预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 短期 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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