[发明专利]基于集成片段变换和时间卷积网络的电力负荷分布预测方法在审
| 申请号： | 202310762859.5 | 申请日： | 2023-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN116544931A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 韩特;郭阳阳;康佳宁 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 周蜜 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于集成片段变换和时间卷积网络的电力负荷分布预测方法。该方法通过集成片段变换对历史电力负荷数据与天气数据进行分解，获得时间序列的趋势项与周期项分量；利用时间卷积网络自适应学习历史数据中的模式特征，构建电力负荷多步预测模型；引入分位数损失目标，得到不同分位数下的预测模型；最后将训练完成的模型应用于实际电力负荷预测中，将中位数模型预测值作为实时负荷预测结果，并利用核密度估计获取实时负荷预测分布。该方法能够为电力负荷预测提供更加全面、精准的信息，对电力系统的调度管理提供重要支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 片段 变换 时间 卷积 网络 电力 负荷 分布 预测 方法 | ||
【主权项】：
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