基于MSTL和LSTM模型的中长期电力负荷预测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于神经网络进行电力负荷预测的方法，包括：搜集待处理年尺度数据与月尺度数据并进行相关性检验，确立年尺度数据，月尺度数据中的关键影响因素；分别关键影响因素及对应的年度电力最大负荷数据和对应的月度电力最大负荷数据，进行季节分解，得到相应的年数据趋势分量、年数据残差分量和年数据周期分量和相应的月数据趋势分量、月数据残差分量和月数据周期分量；然后分别进行协整检验和降维处理，得到LSTM模型的相应分量；将各分量输入LSTM模型中，得到个分量的预测分量；根据预测分量，采用LSTM循环神经网络的自学习能力将其进行拟合，得出电力负荷预测值。
基本信息
专利标题 ：
基于MSTL和LSTM模型的中长期电力负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595861A
申请号 ：
CN202111581634.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2021-12-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余蕾岳超马钊田鑫张坤何永秀恩格贝王可蕙
申请人 ：
国网宁夏电力有限公司;华北电力大学
申请人地址 ：
宁夏回族自治区银川市兴庆区长城东路288号
代理机构 ：
北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
闫萍
优先权 ：
CN202111581634.7
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/08 G06N3/04
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
2022-06-07 ：
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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