面向电力物联网的集成学习负荷预测方法、系统及介质
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种面向电力物联网的集成学习负荷预测方法、系统及介质，方法包括：离线阶段，对气象数据进行hampel滤波和归一化，对时间信息进行归一化后，构建训练数据的指纹信息。然后利用矩阵相乘方法扩充训练数据指纹信息维度。最后利用多个长短期记忆(LSTM)网络进行离线集成学习，得到多个电力负荷预测模型和对应的权重系数。在线阶段，对获取的气象数据和时间进行预处理后，带入电力负荷预测模型中，通过线性加权求和的方法得到最终的电力负荷预测值。该方法具有实现简单，估计精度高的优点。
基本信息
专利标题 ：
面向电力物联网的集成学习负荷预测方法、系统及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444821A
申请号 ：
CN202210377126.5
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-04-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘畅余飞周想凌饶玮王晋杨帆唐泽洋刘畅王捷田里周亮
申请人 ：
国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区徐东大街227号
代理机构 ：
武汉楚天专利事务所
代理人 ：
胡盛登
优先权 ：
CN202210377126.5
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04 H02J3/00
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
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20220412
申请日 : 20220412
2022-05-06 ：
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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