[发明专利]基于BP神经网络的短期负荷预测方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210093116.9 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114662054A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 张琼思;徐永凯;郑占赢;陈适铭;熊钧;李凌青 | 申请（专利权）人： | 珠海派诺科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 成婵娟 |
| 地址： | 519085 广东省珠海市高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于BP神经网络的短期负荷预测方法，涉及供配电领域，特别涉及基于BP神经网络的短期负荷预测方法及装置；本申请利用神经网络进行非线性拟合，并结合由日历信息构造的异常日状态特征以及每日的集中负载时段的负荷量，双重定位当日的负荷状态，提高异常日负荷预测的准确性；通过对同类型日的分析进行异常日识别，排除其对正常日负荷预测的影响，并提取每日的最高温度进行分桶处理构造出有效的温度特征，提高模型对正常日的负荷预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 短期 负荷 预测 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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