- 专利标题: 基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统
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申请号: CN201710597892.1申请日: 2017-07-20
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公开(公告)号: CN107609667B公开(公告)日: 2020-08-18
- 发明人: 路宽 , 苏建军 , 赵岩 , 毕贞福 , 郎澄宇 , 孟祥荣 , 麻常辉 , 王文宽 , 程艳 , 孙雯雪 , 韩英昆 , 庞向坤 , 李广磊 , 张用 , 陈素红 , 王士柏
- 申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
- 申请人地址: 山东省济南市望岳路2000号
- 专利权人: 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网公司
- 当前专利权人: 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市望岳路2000号
- 代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 张勇
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统,其中,该方法包括确定供热负荷预测区域,采集该预测区域内的气温气候以及供热量数据,构建样本数据集;对样本数据集中每个样本的输入和输出数据均进行Box‑Cox变换,进而将变换后的数据划分成训练数据集和验证数据集;构建UFCNN,将训练数据集内的数据输入该网络进行多轮训练,得到训练完成后的网络,并利用该网络对验证数据集进行验证测试学习效果;将待预测数据输入UFCNN,计算出与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果;对与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果进行逆Box‑Cox变换,得出最终的供热负荷预测值。本发明能够纠正供热负荷数据的偏态分布,使其更符合正态分布形式,从而提高数据预测的准确性。
公开/授权文献
- CN107609667A 基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统 公开/授权日:2018-01-19