一种基于LSTM和相似日的配电网线路超短期负荷预测方法
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摘要
本发明公开了一种基于LSTM和相似日的配电网线路超短期负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域。目前，缺少对时序数据时间相关性的考虑，需要人为添加时间特征来保证预测结果的精确度。本发明利用线路的LSTM模型定时预测对应线路的全天预测负荷数据；用线路的LSTM模型进行滚动周期预测得到对应线路的修正前的周期滚动负荷预测值，并利用历史相似日的负荷数据进行滚动周期负荷预测结果修正，得到修正后的周期滚动负荷预测值；修正时，以当天全天预测数据为基础，计算与相似日各时刻的差值，按时刻累加到周期流动负荷预测值中。本技术方案兼顾数据的非线性和时序性，保证了预测结果的精确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于LSTM和相似日的配电网线路超短期负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113361195A
申请号 ：
CN202110624737.0
公开（公告）日 ：
2021-09-07
申请日 ：
2021-06-04
授权号 ：
CN113361195B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
姜建吴舜裕楼健朱理李衡赵斌炎刘海琼鲍威郑梦娜尤孝厅王燕
申请人 ：
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
申请人地址 ：
浙江省杭州市上城区建国中路219号
代理机构 ：
浙江翔隆专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
王晓燕
优先权 ：
CN202110624737.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2021-09-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210604
申请日 : 20210604
2021-09-07 ：
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。
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