[发明专利]基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310990625.6 | 申请日： | 2023-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN116933109A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 范晋衡;余志文;潘凯岩;刘华;曾顺奇;曹仁威;林国彪 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06F18/23 | 分类号： | G06F18/23;G06F18/20;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 烟台浪知淘知识产权代理事务所(普通合伙) 37358 | 代理人： | 李新欣 |
| 地址： | 510665 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于电力负荷预测领域，具体涉及基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统。其通过对历史负荷数据进行聚类分析，按照不同类型虚拟电厂运行特点，将虚拟电厂划分为需求响应型和能源供给型虚拟电厂，分别构建第一和第二基线负荷预测模型，利用注意力机制，分别对需求响应型和能源供给型虚拟电厂的训练集数据的输入特征进行差异性加权；对需求响应型虚拟电厂训练数据集的输入特征中的电价因素进行权重增强，对能源供给型虚拟电厂训练数据集的输入特征中的天气因素进行权重增强，提高了虚拟电厂基线负荷预测的准确性，并有助于提升虚拟电厂评估的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 虚拟 电厂 基线 负荷 数据 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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