“负荷分量”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果202009个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于气象成分分解的夏季短期负荷预测方法-CN202010313390.3在审
发明人：蔡秋娜;闫斌杰;苏炳洪;刘思捷;段秦尉 -专利权人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于气象成分分解的夏季短期负荷预测方法，包括：对历史负荷时间序列数据进行分解处理，得到历史负荷日周期分量、历史负荷周周期分量、历史负荷低频分量和历史负荷高频分量；对历史温度时间序列数据进行分解得到历史温度周期分量和历史温度波动分量；根据待预测日气象预测序列数据和历史温度周期分量，计算得到待预测日温度波动分量；将待预测日温度波动分量作为输入参数输入至气象敏感负荷预测模型中，输出待预测日负荷低频分量；根据历史负荷日周期分量、历史负荷周周期分量、历史负荷高频分量和待预测日负荷低频分量，计算得到预测日负荷时间序列；本发明可以在电力负荷预测中结合气象温度因素，提高电力负荷的预测准确度。
一种基于气象成分分解夏季短期负荷预测方法

[发明专利]用于微电网系统的混合模型神经网络短期负荷预测方法-CN201510554007.2在审
发明人：刘舒;时珊珊;方陈;雷珽;柳劲松;张宇;朴红艳;袁加妍 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2015-09-02 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种用于微电网系统的混合模型神经网络短期负荷预测方法，首先建立混合模型神经网络，利用混合模型神经网络计算微电网系统中某一监测点的基本正常负荷分量和天气敏感负荷分量，再计算特别事件负荷分量和随机负荷分量，最后将基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量相加获得总负荷。本发明结合传统线性模型负荷预测方法和神经网络负荷预测方法，大大提高了微电网系统的负荷预测精度。
用于电网系统混合模型神经网络短期负荷预测方法

[发明专利]短期负荷预测方法和短期负荷预测装置-CN201811620945.8在审
发明人：魏丹;梅拉特·西玛·巴蒂博 -专利权人：北京金风科创风电设备有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：提供一种短期负荷预测方法和短期负荷预测装置。所述短期负荷预测方法包括：获取过去时段的负荷数据和预测时段的外部参数；通过小波分解将过去时段的负荷数据分解为第二级细节分量、第三级近似分量和第三级细节分量；基于第二级细节分量，获取预测时段的预测负荷数据的第二级细节分量；基于过去时段的负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量以及所述外部参数，获取预测时段的预测负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量；通过小波重构将预测负荷数据的第二级细节分量、预测负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量重构为预测时段的预测负荷数据根据短期负荷预测方法和短期负荷预测装置，能够准确地预测短期负荷。
短期负荷预测方法装置

[发明专利]一种考虑负荷多维特征的行业中长期负荷STL-GCK预测方法-CN202310414449.1在审
发明人：芦鹏飞;朱军;俞佳莉;黄荣国;王朝亮;潘一洲;王思睿;钱语安 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;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
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑负荷多维特征的行业中长期负荷STL‑GCK预测方法，涉及负荷预测领域。目前，预测模型常因过拟合、无法收敛等原因，预测表现不佳。本发明包括步骤：行业中长期负荷数据分解得到行业负荷的趋势分量、周期分量及残差分量；行业负荷的趋势分量处理后得到行业中长期负荷趋势分量预测值；周期分量处理后得到行业中长期负荷周期分量预测值；残差分量处理后得到核密度估计结果；综合行业中长期负荷趋势分量预测值、行业中长期负荷周期分量预测值以及残差的核密度估计结果，得到行业中长期负荷概率预测结果。本技术方案综合考虑多维时间尺度的负荷特征，相较于单一预测方法，有效提高了行业中长期负荷预测的精度。
一种考虑负荷多维特征行业中长期 stl gck 预测方法

[发明专利]一种基于负荷分解的节假日负荷预测方法及系统-CN202210850307.5在审
发明人：李伟;黄斐;周俊宇;杨勇;花洁;亓玉国;易颜波;区伟潮;潘志涛;陈辉 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理技术领域，公开了一种基于负荷分解的节假日负荷预测方法及系统，其方法通过获取历史节假日负荷数据以及相关联的气象数据，构建历史负荷数据集，采用GAN算法对历史负荷数据集进行数据扩充，还对历史节假日负荷数据进行傅里叶变换，得到负荷分量包括历史基准负荷分量和历史气象影响分量，将历史基准负荷分量通过Prophet时序预测算法对待预测节假日的基准负荷分量进行预测，将历史气象影响分量进行集成预测，得到待预测节假日的集成气象影响分量，将待预测节假日的基准负荷分量和集成气象影响分量进行加和计算，并对计算结果进行傅里叶变换的逆运算，得到待预测节假日的负荷数据，从而提高负荷预测效率和准确性。
一种基于负荷分解节假日预测方法系统

[发明专利]用于电力负荷的数据处理方法和装置-CN201410390077.4有效
发明人：王海云;竺懋渝;袁清芳;孙健;高明伟;杨楠;刘慧珍;张岩;王存平 -专利权人：国家电网公司;国网北京市电力公司
申请日： 2014-08-08 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于电力负荷的数据处理方法和装置。其中，该用于电力负荷的数据处理方法包括：获取历史负荷的负荷时间序列；将所述负荷时间序列分解为多个负荷分量，其中，所述多个负荷分量包括稳定负荷分量、第一频率负荷分量和第二频率负荷分量；将所述多个负荷分量进行分离处理，得到分离后的历史负荷；获取所述分离后的历史负荷的稳定度，所述历史负荷稳定度为所述历史负荷的规律性的指标；以及根据所述分离后的历史负荷的稳定度确定目标负荷。通过本发明，解决了相关技术中无法正确确定出电力系统的目标负荷的问题。
用于电力负荷数据处理方法装置

[发明专利]考虑周期特征的大规模电动汽车充电负荷混合预测方法-CN202210026223.X在审
发明人：田晨璐;任飞;张桂青;彭伟;李成栋;李明;梁丽华;侯振华;邓晓平 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种考虑周期特征的大规模电动汽车充电负荷混合预测方法，包括：获取充电负荷数据；构建线性稳定趋势分量预测模型，对充电负荷数据采用差分处理转换为平稳充电负荷数据，对平稳充电负荷数据采用线性稳定趋势分量预测模型进行线性稳定趋势分量的预测，并确定周期性参数；根据线性稳定趋势分量得到充电负荷数据的非线性随机分量，根据周期性参数确定非线性随机分量的周期性特征；构建非线性随机分量预测模型，根据周期性特征，采用非线性随机分量预测模型对非线性随机分量进行预测；根据线性稳定趋势分量的预测结果和非线性随机分量的预测结果得到充电负荷需求预测结果。提高大规模电动汽车充电负荷预测的精度。
考虑周期特征大规模电动汽车充电负荷混合预测方法

[发明专利]一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211730273.2在审
发明人：王凯;古翰晨;刘延钦;罗钦宇;马国路;黄博洋;欧东辉;曾祥星;麦少锐;池秀红 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司河源供电局
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标电力线路在一定时间段内的历史负荷数据；根据设定的信号分解算法分解所述历史负荷数据，获得一组分量信号，并划分为训练分量信号和测试分量信号数据；将测试分量信号输入至经过所述训练分量信号训练后的负荷预测网络模型，获得所述目标电力线路的负荷预测结果。本技术方案通过对电力线路的历史负荷数据进行验证，运用信号分解算法对历史负荷数据进行分解，得到训练分量信号和测试分量信号，测试分量信号通过训练分量信号训练后的负荷预测网络模型进行预测，提高了电力负荷预测精度
一种电力负荷预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于注意力机制的DWT-LSTM电力负荷预测方法-CN202111487298.X有效
发明人：李黄强;贺菲;姚钦;刘辉;王涛 -专利权人：国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于注意力机制的DWT‑LSTM电力负荷预测方法，采用离散小波分解方法对采集到的原始负荷数据进行分解，得到不同尺度负荷分量；引入注意力机制，根据各尺度负荷分量的重要程度进行自适应赋权，完成负荷数据的预处理；利用改进的PSO粒子群算法对LSTM长短期记忆神经网络模型参数进行寻优，得到优化后的LSTM模型；将赋权后的各负荷分量分别代入优化后的LSTM模型进行训练，得到各个负荷分量的LSTM负荷预测模型；将注意力机制处理后得到的负荷分量作为输入，输入到相应分量的LSTM负荷预测模型，即得到各个分量的负荷预测值，然后将各个分量的负荷预测值累加，即为下一时刻电力负荷的预测值。本发明方法能够在多因素交互影响的情况下，准确的预测电力负荷数据。
基于注意力机制 dwt lstm 电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于负荷分解与深度学习的持续型电器负荷预测方法-CN202211340686.X在审
发明人：邓欣宇;王小璇;李艳;韩斌;黄旭;刘延博;李宇;张军;宗烨琛;刘伟;高强伟;杨国朝;徐智;杨得博;赵长伟;骈睿珺;刘志超;刘扬;王治博;张晓航 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于负荷分解与深度学习的持续型电器负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取居民用户的智能电表负荷数据以及设备级的负荷数据，提取持续型电器；S2、将STL用于持续型电器的负荷曲线，将其历史负荷曲线分解为趋势分量、周期分量和剩余分量三部分，从而细化负荷曲线的规律；S3、构建GRU神经网络模型，并利用负荷分量以及气象因素、日历信息等对其进行训练；S4、将历史持续型电器负荷分量数据输入到训练好的模型中，对持续型电器的三种负荷分量进行预测；S5、对三种负荷分量的预测结果进行叠加，得到持续型电器的负荷预测结果。本发明能实现更准确、更加精细化的持续型电器负荷预测。
一种基于负荷分解深度学习持续电器预测方法

[发明专利]短期负荷预测方法、系统以及存储介质-CN202010005048.7在审
发明人：艾精文;汪清;张华赢;徐青山;陶思钰;丁逸行 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种短期负荷预测方法、系统以及存储介质。所述方法包括获取负荷数据时间序列历史数据；对所述负荷数据时间序列历史数据进行分解，获取基础分量和天气敏感分量；基于Holt‑Winters模型和所述基础分量得到所述基础分量的预测结果，以及基于回归模型和所述天气敏感分量得到天气敏感分量的预测结果；根据所述基础分量的预测结果和所述天气敏感分量的预测结果得到并输出负荷预测值。
短期负荷预测方法系统以及存储介质

[发明专利]一种风力发电短期负荷功率预测方法及风力发电系统-CN202210661786.6在审
发明人：段群龙;朱成中;周党生;庄建广;李威;杨文彪 -专利权人：苏州禾望电气有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种风力发电短期负荷功率预测方法，以一定时间为一个采集单元，从区域配电网获取负荷历史数据，经过数据预处理后得到一定时间内负荷功率历史曲线；采用数据信号分解方法将负荷功率历史曲线的数据分解成有限组不同频率的内涵模态分量，将多组内涵模态分量分为高频内涵模态分量与中低频分量内涵模态分量；利用组合神经网络策略对高频内涵模态分量进行预测得到多组高频分量预测值，该风力发电短期负荷功率预测方法使用数据信号分解模型对负荷功率时间序列进行分解，得到一系列相对稳定的固有模态分量，有利于负荷功率预测精度的提升，分析高频和中低频分量的不同特点，建立一种负荷功率组合预测模型，更加准确地对风电系统的变流器进行反馈控制。
一种风力发电短期负荷功率预测方法系统

[发明专利]一种蒸汽负荷预测方法、系统、电子设备及介质-CN202211570987.1在审
发明人：高春瑞;张欢;李莉莉;赵爽;王德玉;王秋强 -专利权人：国电和风风电开发有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种蒸汽负荷预测方法、系统、电子设备及介质，涉及蒸汽负荷预测领域，该方法，包括：对当前时段的蒸汽负荷序列进行经验模态分解，得到当前时段的n个内涵模态分量和一个残余趋势分量；将当前时段的n个内涵模态分量和一个残余趋势分量输入到分量预测模型中，得到未来时段各个分量的负荷预测值；将未来时段各个分量的负荷预测值进行叠加，得到未来时段的负荷初次预测值；将当前时段的蒸汽负荷数据和当前时段的外部因素数据输入负荷预测模型中，得到未来时段的负荷二次预测值；根据权重值，将所述负荷初次预测值和所述二次预测值以加权求和的方式进行组合，得到未来时段的最终负荷预测值。
一种蒸汽负荷预测方法系统电子设备介质

[发明专利]一种电力负荷预测方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202110219612.X有效
发明人：熊娇;刘雨桐;石强;张兴;王国勋 -专利权人：华润数字科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷预测方法、系统、计算机设备及存储介质，其方法包括：对历史用电量数据进行分解并还原，得到近似分量和残余分量，并分别进行特征处理，得到近似分量样本集和残余分量样本集；将近似分量样本集输入至神经网络中，获取近似分量的预测结果；将残余分量样本集输入至神经网络中，获取残余分量的预测结果；统计近似分量的预测结果和残余分量的预测结果的总和，得到电力负荷预测结果。本发明通过获取近似分量预测结果和残余分量预测结果，进而统计出电力负荷预测结果，提高了电力负荷预测的准确性，从而进一步提高电力负荷预测精度。
一种电力负荷预测方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于改进时间卷积网络的电动汽车充电负荷预测方法-CN202211133357.8在审
发明人：张家安;柳辰宇 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-09-18 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进时间卷积网络的电动汽车充电负荷预测方法，涉及电动汽车充电负荷预测技术领域，该方法通过变分模态分解(VMD)将电动汽车充电负荷时间序列分解成相对简单的分量。为了避免分量数量过多导致计算繁琐和误差累积，首先利用样本熵计算各分量的复杂度，并对分量进行叠加合并得到电动汽车充电负荷的趋势分量、长时间尺度细节分量、短时间尺度细节分量和波动分量。最后对各分量分别建立Attention‑TCN预测模型，将各分量预测结果进行重构，进而实现电动汽车充电负荷多步预测。提高了在多步预测情况下电动汽车充电负荷精度。
一种基于改进时间卷积网络电动汽车充电负荷预测方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条