[发明专利]基于多层Bi-GRU的Seq2seq网络短期电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 201810064305.7 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108197751A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 路宽;苏建军;赵岩;毕贞福;王昕;孟祥荣;高嵩;孙雯雪;庞向坤;赵阳;王文宽;李军;韩英昆;于庆彬;姚长青;李克雷;颜庆 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250003 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层Bi‑GRU的Seq2seq网络短期电力负荷预测方法，利用FCM方法提取相似日样本并通过Min‑max标准化方法对输入变量进行标准化，以Bi‑GRU神经元为基本单位构建多层次Seq2seq神经网络结构，同时选用SELU激活函数作为整个神经网络的输出层激活函数以减少梯度消失和梯度爆炸，实现整体模型在训练过程中平稳运行。 | ||
| 搜索关键词： | 电力负荷预测 激活函数 多层 标准化 神经元 神经网络结构 方法提取 基本单位 平稳运行 神经网络 输入变量 训练过程 整体模型 输出层 构建 样本 网络 爆炸 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层Bi‑GRU的Seq2seq网络短期电力负荷预测方法，其特征是：利用FCM方法提取相似日样本并通过Min‑max标准化方法对输入变量进行标准化，以Bi‑GRU神经元为基本单位构建多层次Seq2seq神经网络结构，同时选用SELU激活函数作为整个神经网络的输出层激活函数以减少梯度消失和梯度爆炸，实现整体模型在训练过程中平稳运行。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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