[发明专利]基于深度神经网络模型融合的电力负荷预测方法、装置在审
| 申请号： | 201911346947.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111091247A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 王守相;陈海文;蔡声霞;马琪 | 申请（专利权）人： | 天津相和电气科技有限公司;国网天津市电力公司;天津大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 张文华 |
| 地址： | 300450 天津市滨海新区自贸区（中*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络模型融合的日前电力负荷预测方法，包括如下步骤：获取需要预测的电力负荷日期之前电表的负荷数据，通过AP聚类算法对其进行聚类分组；分别构建CNN神经网络、LSTM神经网络及CNN‑LSTM相结合的神经网络，并对其进行训练；将三个深度神经网络的输出层丢弃，将输出层前一层的隐藏层的输出作为高级特征，并将隐藏层输出组合成融合之后的高级特征；冻结训练好的三个网络的网络权重，并添加多通道卷积层作为模型融合层，对融合层参数进行训练；将需要预测日期的前N天的负荷数据分别输入到融合模型，得到最终的日前电力负荷数据；本发明使用融合后的网络模型进行日前负荷预测，提高日前负荷预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 模型 融合 电力 负荷 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津相和电气科技有限公司;国网天津市电力公司;天津大学，未经天津相和电气科技有限公司;国网天津市电力公司;天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911346947.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
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
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
