[发明专利]一种基于神经网络的切负荷预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110990090.3 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113723593A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 瞿寒冰;王博;林祺蓉;贾玉健;赵普;张钰莹;李莉;杨福;施雨;李广;乔荣飞 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司济南供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;H02J3/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250012 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于电网风险分析与评估技术领域，提供了一种基于神经网络的切负荷预测方法及方法。该方法包括，将预处理后的历史电网系统状态场景参数数据集划分为测试集、训练集和验证集；基于训练集对切负荷预测模型进行反向传播训练，在满足设定的迭代次数时，采用验证集对切负荷预测模型的训练效果进行验证，根据切负荷预测模型在验证集上的表现调整切负荷预测模型的网络参数，直到调整后的切负荷预测模型满足设定的要求，得到训练好的切负荷预测模型；基于电网系统状态场景运行数据，采用测试集验证准确率达标后的训练好的切负荷预测模型，得到切负荷的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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