一种基于长短期记忆神经网络的饱和电力负荷预测方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于长短期记忆神经网络的饱和电力负荷预测方法，包括：步骤一，设置饱和负荷的影响因素和预测场景；步骤二，构建长短期记忆神经网络预测模型，以训练优化好的长短期记忆神经网络预测模型对待预测区域进行饱和电力负荷预测，获得不同预测场景下所述待预测区域的电力负荷饱和时间与饱和规模。与现有技术相比，本发明具有满足负荷时序连续性与影响因素对负荷影响的时延性要求等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于长短期记忆神经网络的饱和电力负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109214610A
申请号 ：
CN201811368855.4
公开（公告）日 ：
2019-01-15
申请日 ：
2018-11-16
授权号 ：
CN109214610B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
黄俊辉谈健史静姚颖蓓张建平马则良李琥刘国静李冰洁
申请人 ：
国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;上海华东电集实业有限公司;国家电网有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区中山路251号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
翁惠瑜
优先权 ：
CN201811368855.4
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2019-02-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20181116
申请日 : 20181116
2019-01-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
