[发明专利]基于深度置信神经网络的专变用户短期负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 202010943309.X 申请日: 2020-09-09
公开(公告)号: CN112232547A 公开(公告)日: 2021-01-15
发明(设计)人: 严华江;胡瑛俊;王朝亮;韩鑫泽;徐世予;蒋群;郑宇锋 申请(专利权)人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心;浙江华云信息科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G06N20/20
代理公司: 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 代理人: 项军
地址: 311121 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 本申请实施例提出的基于深度置信神经网络的专变用户短期负荷预测方法,包括确定深度置信神经网络所需的样本集,对样本集进行预处理;对深度置信神经网络中的模型进行RBM预训练;对经过RBM预训练的深度置信神经网络模型进行训练,基于训练后的模型进行专变用户短期负荷预测。借助提高专变用户的负荷预测精度,考虑电力市场下短期负荷预测的具体实际,为电力市场下的合理购电提供参考依据。
搜索关键词: 基于 深度 置信 神经网络 用户 短期 负荷 预测 方法
【主权项】:
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