一种分类多重宽度学习注意力机制的热负荷曲线预测方法
公开
摘要
本发明提出一种分类多重宽度学习注意力机制的热负荷曲线预测方法，所提方法对分布式地源热泵蓄热器用户的热负荷预测，从而提升电网对风能和太阳能的消纳能力。首先，依据前一周同期时刻的热负荷值查询注意力机制的先验知识，并计算其权值；然后，将热负荷曲线分为曲线较为平稳和曲线波动较大两类，对两类热负荷曲线分别建立预测模型，提高热负荷曲线预测的精度；其次，多重宽度学习是在宽度学习的基础上进行二次建模，增加一个优化系数矩阵来优化第一次训练出的预测模型，更进一步准确预测热负荷曲线；最后，分布式地源热泵蓄热在风能和太阳能过剩时作为热能存储到分布式地源热泵蓄热器，提高风能和太阳能的利用率和消纳能力。
基本信息
专利标题 ：
一种分类多重宽度学习注意力机制的热负荷曲线预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580277A
申请号 ：
CN202210183998.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
殷林飞陶敏高放
申请人 ：
广西大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号
代理机构 ：
南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
裴康明
优先权 ：
CN202210183998.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06 G06K9/62
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
2022-06-03 ：
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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