[发明专利]一种基于SSA与LSTM深度学习的电厂存煤量短期预测方法在审
| 申请号： | 201910677427.8 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110390436A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 彭道刚;车权;孔雯;李一琨;赵慧荣;潘永旗;李军;黄雨薇;梁伟;李甫;朱琪;钟鸿舟 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学;国网重庆市电力公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 陈源源 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SSA与LSTM深度学习的电厂存煤量短期预测方法，包括以下步骤：获取预测时间节点前设定天数的电厂存煤量、进煤量、耗煤量、发电量的历史数据和温度数据作为输入数据；采用SSA算法对输入数据进行嵌入、分解、重组、重构和归一化处理；将处理后的数据输入训练好的LSTM网络模型进行预测时间节点后设定天数的电厂日存煤量的预测；将预测结果反归一化并输出结果。与现有技术相比，本发明有效提高了电厂日存煤量短期预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 存煤量 电厂 短期预测 时间节点 预测 天数 归一化处理 反归一化 历史数据 输出结果 网络模型 温度数据 预测结果 耗煤量 煤量 算法 重构 发电量 嵌入 分解 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于SSA与LSTM深度学习的电厂存煤量短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取预测时间节点前设定天数的电厂存煤量、进煤量、耗煤量、发电量的历史数据和温度数据作为输入数据；S2、采用SSA算法对输入数据进行嵌入、分解、重组、重构和归一化处理；S3、将处理后的数据输入训练好的LSTM网络模型进行预测时间节点后设定天数的电厂日存煤量的预测；S4、将预测结果反归一化并输出结果。
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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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