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[发明专利]基于两阶段智能特征工程的负荷超短期预测方法及系统-CN202310041816.8在审
发明人：孙波;于彬彬;李建靖 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于两阶段智能特征工程的负荷超短期预测方法及系统，包括：获取电力负荷的历史数据；对所获取的电力负荷历史数据进行聚类分析，得到最优历史日负荷曲线；根据所得到的最优历史日负荷曲线和预设的预测模型，完成电力负荷的超短期预测；其中，预设的预测模型采用组合式预测模型，通过极限学习机来构建超短期预测模型，结合贝叶斯优化极限学习机，实现对电力负荷的超短期预测。
基于阶段智能特征工程负荷短期预测方法系统

[发明专利]考虑商业建筑用能行为的日前负荷预测方法及系统-CN202110211707.7有效
发明人：孙波;于彬彬;李建靖;张承慧;郑刚 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种考虑商业建筑用能行为的日前负荷预测方法及系统，获取待预测日之前预设时间段的历史电力负荷数据；根据获取的数据构建负荷预测模型，得到待预测日的初始负荷预测结果；根据获取的数据提取电力负荷数据的特征点，与用能行为匹配后输入到预设长短期记忆网络中，得到辅助预测结果；根据辅助预测结果的特征点的时间值，在初始负荷预测结果中挑选相应的点，比较二者的纵坐标值，如果二者做差的归一化结果不在阈值范围内，则用辅助预测结果取代初始负荷预测结果，否则，以初始负荷预测结果为最终预测结果；本公开在考虑用户用电时序数据周期性和季节性的同时，又结合用户行为习惯挖掘负荷数据特征点并建立辅助模型，提高了日前电力负荷预测的准确度。
考虑商业建筑行为日前负荷预测方法系统

[发明专利]一种多时间尺度的光伏功率预测方法及系统-CN202110205598.8有效
发明人：孙波;郑刚;李建靖;张承慧;于彬彬 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本公开公开的一种多时间尺度的光伏功率预测方法及系统，包括：获取历史功率数据；将历史功率数据输入训练好的功率预测模型中，输出待预测时刻的功率预测结果；将待预测时刻的功率预测结果作为训练好的功率预测模型的输入进行滚动预测，输出待预测时间段的预测功率。实现了同时输出光伏功率的超短期预测和短期预测结果。
一种多时尺度功率预测方法系统

[发明专利]一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统-CN202110211752.2有效
发明人：孙波;于彬彬;李建靖;张承慧;郑刚 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本公开提供了一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统，获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；将获取的数据进行聚类，设置有效数据区间，将数据分为无效数据和有效数据；放弃无效数据，利用决策树归纳算法推理相应时序位置的缺失数据；保留有效数据，对有效数据进行局部光滑处理，拟合且平滑处理后消除噪声；综合决策树归纳算法推理得到的数据和有效数据的处理结果，得到最终的电热冷综合能源系统监控数据；本公开既考虑了对无效数据源的处理，又考虑了对数据源噪声的处理，提高了数据源的质量。
一种电热综合能源系统数据处理方法

[发明专利]一种分时段-多任务学习的光伏功率日前预测方法及系统-CN202210987214.7在审
发明人：张承慧;李建靖;孙波 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种分时段‑多任务学习的光伏功率日前预测方法及系统，根据辐照度、温度预报值，预测大致功率趋势；基于相邻日的特征，预测具有相邻性的功率趋势；提取相同天气类型下的历史相似特征，预测具有相似性的功率趋势；根据大致功率趋势、相邻性和相似性功率趋势，利用遗传算法对确定各个功率趋势的最优比值求解，通过分时段整合的方法将各个功率趋势整合后，得到最终预测结果。本发明基于深度学习和多任务学习‑分时段整合框架，使预测更具针对性和适应性，在极端天气类型下也能够刻画功率波动细节。
一种时段任务学习功率日前预测方法系统

[发明专利]基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法及系统-CN202110211277.9有效
发明人：张承慧;李建靖;孙波;于彬彬;郑刚 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果；本公开充分考虑了电站在极端天气条件下普遍存在的预测精度不足的问题，在保证模型通用性的基础上同时充分考虑了极端天气的特性情况，在兼顾稳定性的情况下提高了预测的精度。
基于小时天气类型校正功率短期预测方法系统

[发明专利]考虑EEMD分解后重构准确性的电力负荷预测方法及系统-CN202110974102.3在审
发明人：孙波;于彬彬;李建靖;张承慧 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了考虑EEMD分解后重构准确性的电力负荷预测方法及系统，包括：对原始负荷进行EEMD分解获得多个本征模态分量和一个残余分量；从多个本征模态分量中筛选出有效的本征模态分量，并针对上述各分量分别建立基于BO‑LSTM的预测模型，获得分量预测信号；利用极限学习机算法将各分量预测信号进行融合以获得最终的预测信号。本发明可以有效抑制上述缺陷对最终预测结果的影响，能够有效提高EEMD分解后重构的准确性，进而提高了电力负荷预测精度。
考虑 eemd 分解后重构准确性电力负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于GRU-MTL的电冷热负荷联合预测方法及系统-CN202110850013.8在审
发明人：孙波;解维建;李建靖 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于综合能源系统多元负荷预测技术领域，提供了一种基于GRU‑MTL的电冷热负荷联合预测方法及系统。该方法包括，将电负荷历史数据、冷负荷历史数据、热负荷历史数据、气象历史数据以及日历信息输入训练好的电冷热负荷预测模型，得到待预测的电负荷数据、冷负荷数据和热负荷数据；其中，所述电冷热负荷预测模型包括：采用GRU神经网络搭建多任务学习MTL的共享学习层。
一种基于 gru mtl 冷热负荷联合预测方法系统

[发明专利]基于DGM-RNN的日前光伏功率预测方法及系统-CN202110211281.5在审
发明人：张承慧;李建靖;孙波;郑刚;于彬彬 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于DGM‑RNN的日前光伏功率预测方法及系统，获取待预测日前一日的日平均环境数据；根据获取的数据，基于灰色预测模型得到待预测日的总光伏功率预测值，基于循环神经网络得到待预测日的日间小时功率预测结果；将总光伏功率预测值和日间小时功率预测结果输入到预设长短期记忆网络中，得到更新后的日间小时功率预测结果；本公开的DGM算法预测的每日总功率校正量较好解决了非理想天气下光伏功率趋势高波动、强随机造成的预测精度低的问题，显著提高了光伏发电输出趋势预测的稳定性和精度。
基于 dgm rnn 日前功率预测方法系统

[发明专利]针对极端天气类型的光伏功率预测方法及系统-CN202110210718.3在审
发明人：孙波;郑刚;李建靖;张承慧;于彬彬 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本公开提供了一种针对极端天气类型的光伏功率预测方法及系统，获取待预测日之前的极端天气历史功率数据；将获取的历史功率数据输入到预设分类模型中，得到带有天气类型标签的历史功率数据；以待预测日之前预设时间段的同天气类型的历史功率数据、待预测日的辐照度预测值以及天气类型预测结果为输入，结合预设光伏功率预测模型，得到待预测日的功率预测结果；本公开改变了传统单一的时间序列预测建模，采用先分类再预测的方法，通过针对性的天气类型分类模型，将训练样本分类并分别建模，使得预测模型的映射关系为同一天气类型，提高了预测结果的准确性。
针对极端天气类型功率预测方法系统

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