发明公开
- 专利标题： 一种基于时域卷积神经网络的用户侧负荷概率预测方法
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申请号： CN202011308724.4申请日： 2020-11-20
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公开(公告)号： CN112396234A公开(公告)日： 2021-02-23
- 发明人: 原凯 , 宋毅 , 陈浩然 , 张真源 , 孙充勃 , 潘尔生 , 郭铭群 , 吴志力 , 姜世公 , 李敬如 , 杨卫红 , 靳夏宁 , 胡丹蕾
- 申请人： 国网经济技术研究院有限公司 , 电子科技大学 , 国网天津市电力公司
- 申请人地址： 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号A栋五、六层
- 专利权人： 国网经济技术研究院有限公司,电子科技大学,国网天津市电力公司
- 当前专利权人： 国网经济技术研究院有限公司,电子科技大学,国网天津市电力公司
- 当前专利权人地址： 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号A栋五、六层
- 代理机构： 成都行之专利代理事务所
- 代理商 温利平
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于时域卷积神经网络的用户侧负荷概率预测方法，先采集用户的历史负荷数据以及对应时间范围内的天气类型和温度值，然后进行预处理，以满足时域卷积神经网络的输入需求；然后构建基于时域卷积神经网络作为负荷概率预测模型，通过模型训练使时域卷积神经网络能够精准预测负荷概率；最后对用户实时采集的负荷数据进行预测。
