发明公开
- 专利标题： 一种基于深度神经网络的短期电力负荷预测方法及装置
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申请号： CN202010001677.2申请日： 2020-01-02
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公开(公告)号： CN111080037A公开(公告)日： 2020-04-28
- 发明人: 田世明 , 宫飞翔 , 李德智 , 卜凡鹏 , 沈力 , 乔林 , 韩凝晖 , 谢尊辰 , 董明宇 , 陈宋宋 , 石坤 , 龚桃荣 , 潘明明 , 周颖
- 申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
- 当前专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 代理机构： 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理商 徐国文
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/08 ; G06N3/04
摘要：
本发明涉及一种基于深度神经网络的短期电力负荷预测方法及装置，包括根据预测日期、预测日期中的预测时间及其对应的天气数据确定预测特征数据；根据所述预测特征数据确定预测日中的预测时间的电力负荷；本发明利用神经网络获得预测时间的电力负荷，计算速度快，且考虑了影响负荷的外部因素，解决了短期电力负荷预测准确率不高的问题，可为自服务电网中的电力规划和调度决策提供准确的数据支撑。
