发明公开
- 专利标题： 一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法
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申请号： CN201711385664.4申请日： 2017-12-20
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公开(公告)号： CN108122173A公开(公告)日： 2018-06-05
- 发明人: 张籍 , 刘慧 , 方仍存 , 谢东 , 陈峰 , 高晓晶 , 赵雄光 , 鄢晶 , 汪颖翔 , 周玉洁 , 陈竹 , 王亚捷 , 薛儒涛 , 陈艳波
- 申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
- 申请人地址： 北京市西城区西长安街86号
- 专利权人： 国家电网公司,国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学
- 当前专利权人： 国家电网公司,国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学
- 当前专利权人地址： 北京市西城区西长安街86号
- 代理机构： 武汉市首臻知识产权代理有限公司
- 代理商 高琴
- 主分类号： G06Q50/06
- IPC分类号： G06Q50/06 ; G06Q10/04
摘要：
一种基于深度信念网络的多行业负荷预测方法，该法先先分析各行业的负荷影响因素，并根据分析结果将各行业划分为不同的预测类型，再针对不同的预测类型分别建立与之一一对应的负荷预测初始模型，然后采用训练数据集训练这些负荷预测初始模型，得到负荷预测模型，最后利用该负荷预测模型对不同行业的负荷进行预测即可。本设计不仅为供电企业提供了决策依据，而且保证了配电网负荷预测的准确、高效性。