结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明请求保护一种结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法，首先使用变分模态分解(VMD)对原始负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF),以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度。然后，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用时间卷积网络(TCN)来拟合各个序列的历史数据和预测数据的非线性关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于其他负荷预测传统方法，具有更高的预测精度。
基本信息
专利标题 ：
结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358389A
申请号 ：
CN202111520535.8
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐贤伦陈洪旭万辉谢涛罗洪平黄淼邹密
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区南山街道崇文路2号
代理机构 ：
重庆市恒信知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘小红
优先权 ：
CN202111520535.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20211213
申请日 : 20211213
2022-04-15 ：
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。
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