[发明专利]一种基于DCNN-AM-LSTM-AE的居民短期电力负荷预测系统及方法在审
| 申请号： | 202310823327.8 | 申请日： | 2023-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN116861185A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 季鑫慧;王治国;陈东升;丁震;殷康宁 | 申请（专利权）人： | 喀什地区电子信息产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06F18/213;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 李蜜 |
| 地址： | 844099 新疆维吾*** | 国省代码： | 新疆;65 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于DCNN‑AM‑LSTM‑AE的居民短期电力负荷预测系统及方法，其包括特征提取模块，用于对居民用电量数据进行空洞卷积处理，提取相应特征；自动编码器中的编码器，用于基于注意力机制，对提取的相应特征进行重构，然后对重构特征进行编码；自动编码器中的解码器，用于对编码得到的特征进行解码；然后基于注意力机制，对解码得到的特征进行重构，重构特征经全连接处理得到居民短期电力负荷预测序列。本发明通过空洞卷积(DCNN)来提取初始特征；在时空特征提取上采用自动编码器(AE)结构，编码器结合注意力机制(AM)与LSTM；同时解码器则采用了LSTM、AM、MLP三种网络结构；能够更高效的利用数据，捕捉低负荷数据，从而极大的提高预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dcnn am lstm ae 居民 短期 电力 负荷 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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