“负荷数据”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2593358个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于建筑用电负荷特征的负荷分解方法-CN202111267472.X在审
发明人：任洪波;黄钰泽;李琦芬;吴琼;马志程;张春雁;窦真兰;杨涌文;杨军亭 -专利权人：国网上海市电力公司;上海电力大学;国网甘肃省电力公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于建筑用电负荷特征的负荷分解方法，其特征在于，包括以下步骤：采集建筑的用电总负荷和对应环境温度的时序数据，构成用电总负荷数据集；将用电总负荷划分为基础负荷、活动负荷和空调负荷；从用电总负荷数据集中分解出基础负荷、活动负荷和空调负荷；所述的分解过程包括以下步骤：对用电总负荷数据进行清洗；根据用电总负荷数据集确定各环境温度下的基础负荷；根据用电总负荷和对应的基础负荷，通过聚类算法将用电总负荷数据集分布的日期划分为非空调日和空调日；确定非空调日的活动负荷以及空调日的活动负荷和空调负荷。与现有技术相比，本发明实现对建筑总用电负荷的分解，掌握建筑各项负荷的用能规律。
一种基于建筑用电负荷特征分解方法

[发明专利]燃气负荷预测方法和装置、电子设备及存储介质-CN202310011399.2在审
发明人：李婉莹;王国勋;刘雨桐;张兴 -专利权人：华润数字科技有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种燃气负荷预测方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取初始历史燃气负荷数据；对所述初始历史燃气负荷数据进行去噪处理，得到目标历史燃气负荷数据；对所述目标历史燃气负荷数据进行相空间重构处理，得到目标重构燃气负荷数据；通过预设的目标预测模型对所述目标重构燃气负荷数据进行燃气负荷预测，得到目标负荷预测数据。本申请实施例能够提高燃气负荷的准确性。
燃气负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法-CN202110844903.8在审
发明人：王尧;李旭霞;梁燕;胡迎迎;刘红丽;荆永明 -专利权人：国网山西省电力公司经济技术研究院
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的综合能源系统多元负荷预测方法，针对综合能源系统中负荷种类多元化及各负荷具有不同的负荷特性，针对现有历史多元负荷数据挖掘信息不充分，以及多元负荷单独预测无法计及各负荷数据特性的问题本发明首先通过对多元负荷历史数据进行时序特征分析，提取基于历史数据的特征指标，用于深入挖掘综合能源系统中多元负荷历史数据的负荷特性，基于负荷特性指标及多元负荷历史数据构建模型的输入数据集，然后基于深度学习算法通过多任务学习理论计及多元负荷间耦合信息，实现对多元负荷短期预测模型的训练，从而完成综合能源系统的多元负荷预测。
一种基于深度学习综合能源系统多元负荷预测方法

[发明专利]一种电力负荷的预测方法、装置、可读介质及电子设备-CN201911234527.X有效
发明人：吴春光 -专利权人：新奥数能科技有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷的预测方法、装置、可读介质及电子设备，包括：获取历史负荷数据，根据所述历史负荷数据确定执行日对应的第一电力负荷曲线；获取至少一类整体负荷相关数据，和至少一类分时负荷相关数据；利用预设的预测模型和所述整体负荷相关数据，确定整体调整参数；利用所述预测模型和分时负荷相关数据，确定分时调整参数；利用所述整体调整参数和分时调整参数调整所述第一电力负荷曲线，以获得执行日对应的第二电力负荷曲线；通过对历史负荷数据分析，获得符合耗能方的历史周期性规律的第一电力负荷曲线作为基准，并计算各种整体负荷相关数据和分时负荷相关数据产生的影响，从而更加全面准确的对于执行日当日的电力负荷进行预测。
一种电力负荷预测方法装置可读介质电子设备

[发明专利]负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202011074559.0有效
发明人：路兆铭;王月婷;张晶壹;景文鹏;温向明;胡悦;杨德龙;吴赛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，负荷预测方法包括：从数据库中获取目标区域的历史负荷数据和历史气象数据；对所述历史负荷数据和历史气象数据分类，得到特定类型的历史负荷数据和历史气象数据；对于每个历史日期，从特定类型的历史负荷数据和历史气象数据中获取所述历史日期的历史气象数据和与所述历史日期相关联的时间内的历史负荷数据；将所述历史日期的历史气象数据和与所述历史日期相关联的时间内的历史负荷数据输入预测模型，对所述预测模型进行训练；将预测日期的气象数据和与所述预测日期相关联的时间内的负荷数据输入预测模型，得到所述预测日期的预测负荷数据
负荷预测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法-CN202211285786.7在审
发明人：董仁玮;刘刚;郇长武;胡电中;杨欣毅;宋晓霞;李星震 -专利权人：烟台海颐软件股份有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法，包括以下步骤：对预处理后的数据集进行特征工程操作形成全部负荷数据集，从全部负荷数据集中提取出节日负荷数据集和假日负荷数据集；采用ANN进行构建全数据源模型，并利用全部负荷训练数据集对全数据源模型进行训练；将全数据源模型作为预训练模型，对节日/假日负荷数据集进行训练，使用与全数据源模型相同的参数，得到最终节日/假日负荷训练模型；对预测日各时刻点的负荷值进行预测，得到预测日各时刻点负荷的预测结果。将节日负荷数据和假日负荷数据分别通过ANN进行节日预测和假日预测，可以更好的学习到节日和假日各自的特征，进而提升预测精度。
一种基于 ann 迁移学习节假日负荷预测方法

[发明专利]一种Lstm与Gcforest算法混合强化学习的配网变压器负荷预测方法-CN201910725756.5有效
发明人：徐健锋;吴俊杰;邹伟康;王文国;刘建模 -专利权人：南昌大学
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种Lstm与Gcforest算法混合强化学习的配网变压器负荷预测方法，该方法包括：首先，通过截取某段电网负荷数据构造数据集，输入Lstm算法生成Lstm模型。接着，另截取一段电网数据其中包括工况及负荷数据。选取负荷数据构建Lstm数据集，输入Lstm模型得到负荷预测结果。然后，将预测负荷结果与工况数据融合构造新的数据集，将数据集输入Gcforest算法生成Gcforest模型。最后，将应用数据负荷数据集输入Lstm模型得到负荷预测结果，将负荷预测结果与应用数据工况数据融合后输入Gcforest模型得到最终应用负荷结果。通过Lstm循环神经网络学习具有长短期依赖知识的能力，以及深度森林对非线性属性特征提取的能力，在配变负荷预测场景中使用Lstm‑Gcforest组合模型能够更精准的预测配变负荷状况。
一种 lstm gcforest 算法混合强化学习变压器负荷预测方法

[发明专利]基于智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统-CN202110108591.4有效
发明人：朱亮亮;邱泽晶;李文庆;郭松;冯澎湃;胡文博;余梦;杨斌;邵雪松;黄奇峰;王忠东 -专利权人：国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统，该方法包括如下步骤：1)数据输入：以总表负荷数据和内部负荷数据作为输入数据，其中，内部负荷数据包括各分表负荷数据和未测量负荷数据；2)数据处理：对缺失数据进行填补，对异常值进行修正，并根据预先进行的相关性分析结果，保留相关系数大于设定值的内部负荷数据；3)负荷预测：将步骤2)得到的内部负荷数据和总表负荷数据构成的时间序列，输入到预先训练稳定的时间卷积网络中，对目标未来时间的楼宇电力负荷进行短期预测。本发明采用时间卷积神经网络对楼宇电力负荷进行短期预测，与传统方法相比，训练达到稳定的时间明显缩短，误差显著减小，预测性能更优。
基于智能电表数据短期楼宇电力负荷预测方法系统

[发明专利]基于联合学习的电力负荷预测模型建立方法和装置-CN202111265689.7在审
发明人：刘国柄;刘嘉;吕宏强 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及能源技术领域，提供了一种基于联合学习的电力负荷预测模型建立方法和装置。该方法包括：获取发起方的用电负荷数据的数据集和至少一个参与方的用电负荷数据的数据集；确定发起方的用电负荷数据的数据集与至少一个参与方的用电负荷数据的数据集的相似度；基于相似度，在至少一个参与方的用电负荷数据的数据集中确定至少一个目标方的目标用电负荷数据的数据集，并基于发起方的用电负荷数据的数据集和至少一个目标方的目标用电负荷数据的数据集，采用横向联合学习算法进行模型训练；根据模型训练的结果，建立电力负荷预测模型。本公开提高了电力负荷预测模型的准确性。
基于联合学习电力负荷预测模型建立方法装置

[发明专利]负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法-CN202211117924.0在审
发明人：王莉;费爱国;徐连明;王鹏飞;石一鹭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法，该方法涉及电力技术领域，包括：获取电力系统的负荷功率数据集；负荷功率数据集包括至少一个数据序列；数据序列包括历史负荷功率数据、当前负荷功率数据及未来负荷功率数据；基于负荷功率数据集，对初始教师网络模型进行训练，得到目标教师网络模型；基于历史负荷功率数据和当前负荷功率数据，对初始学生网络模型进行训练，得到第一学生网络模型；基于目标教师网络模型和第一学生网络模型，采用双知识蒸馏的方式对第一学生网络模型进行更新，确定负荷功率检测模型。本发明提供的方法，提升了负荷功率检测模型的性能，提升了待检测负荷功率数据检测的准确性。
负荷功率检测模型训练方法

[发明专利]模型参数修正方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110994158.5在审
发明人：栾乐;许中;彭和平;莫文雄;王勇;马智远;王海靖;范伟男;肖天为;刘田 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型参数修正方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取变电站及其辖区内每个用户的负荷数据；按照预设的各个典型用电行业类别，对各个用户的负荷数据进行聚类，得到每个用户的负荷数据所属的类别及每个类别的聚类中心负荷数据；获取每个典型用电行业的负荷模型参数；根据变电站的负荷数据与每个类别的聚类中心负荷数据，确定每个典型用电行业的负荷所占比例；基于每个典型用电行业的负荷模型参数与每个典型用电行业的负荷所占比例，修正变电站负荷模型参数显然，本申请分析典型用电行业的负荷数据在变电站负荷数据的所占比例，根据该比例修正变电站负荷模型参数，使得变电站的负荷模型能够准确反映负荷的实时特性。
模型参数修正方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于GUI的增程式整车热负荷匹配计算方法-CN202310254609.0在审
发明人：谷子涵;王月宏;孙强;何联格;张岩;阳园银;辛亚杰 -专利权人：宁波圣龙新能源汽车动力有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于GUI的增程式整车热负荷匹配计算方法，包括：步骤S1，针对增程式电动汽车，根据整体结构搭建车身模型、电池模型、电机模型和发动机模型；步骤S2，采集车身模型的太阳热负荷数据、环境热负荷数据、内部设备质量热负荷数据、通风热负荷数据和人体热负荷数据，并采集电池模型的电池热负荷数据、电机模型的电机热负荷数据和发动机模型的发动机热负荷数据；步骤S3，计算得到驾驶舱热负荷值和其他热负荷值，根据驾驶舱热负荷值和其他热负荷值得到整车热负荷值并进行有益效果是本发明通过整合整车热负荷的计算流程，实现各区域热负荷值的快捷计算并且提供可视化功能。
一种基于 gui 程式整车负荷匹配计算方法

[发明专利]中长时序电厂负荷预测方法、系统、电子设备及介质-CN202310109355.3在审
发明人：杨开宇;方远;余洁;郭建;耿铭垚 -专利权人：上海汽轮机厂有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种中长时序电厂负荷预测方法、系统、电子设备及介质，包括：建立并训练第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型基于负荷影响因素历史数据、电厂历史负荷数据以及时间参数预测未来时间段的负荷，所述第二预测模型基于负荷影响因素历史数据预测未来时间段的负荷；将负荷影响因素历史数据、电厂历史负荷数据以及时间参数输入所述第一预测模型，以获取第一负荷预测值；将负荷影响因素历史数据输入所述第二预测模型，获取第二负荷预测值；根据所述第一负荷预测值和所述第二负荷预测值计算最终负荷预测值本申请降低了对数据集规模的要求，在电厂缺少过往历史数据积累的情况精准预测电厂负荷，实现精准的长时序负荷预测。
中长时序电厂负荷预测方法系统电子设备介质

[发明专利]一种长假日负荷预测方法及装置-CN202110414406.4在审
发明人：王正风;吴旭;余丽;张冬;李成;李智 -专利权人：国网安徽省电力有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种长假日负荷预测方法及装置，该方法包括：获取预测区域的日负荷数据和日气象指标数据；获取待预测日期t的日负荷参考数据；获取待预测日期t的日气象指标参考数据，基于t日气象指标参考数据和t日气象指标数据获取待预测日期t的日气象负荷；通过预设停工产业拟合模型获得前n年的长假日期间日停工产业负荷数据，并预测分析待预测日期t的日停工产业负荷数据；基于待预测日期t的日负荷参考数据、日气象负荷和日停工产业负荷数据，通过日负荷拟合模型获得待预测日期t的日负荷预测数，本发明通过对不同成分的负荷采用不同的预测方法，有效提高整体的预测准确率。
一种假日负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法-CN202110409685.5有效
发明人：林振智;卢峰;金伟超;刘晟源;杨莉;崔雪原;林之岸 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
一种基于用电模式分解电力负荷缺失数据修复方法