Invention Publication
- Patent Title: 一种基于卷积神经网络的电力系统负荷预测方法及装置
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Application No.: CN202310711744.3Application Date: 2023-06-15
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Publication No.: CN116722541APublication Date: 2023-09-08
- Inventor: 戴文博 , 郑立 , 陈铭 , 潘杰凯 , 范金凯 , 王小芳 , 邱一川 , 谢华森 , 潘勃利 , 王佑 , 陈法玉 , 缪竞雄 , 陈梦娴 , 王自升 , 李木子
- Applicant: 国网浙江省电力有限公司温州供电公司
- Applicant Address: 浙江省温州市鹿城区锦绣路(立交桥边)
- Assignee: 国网浙江省电力有限公司温州供电公司
- Current Assignee: 国网浙江省电力有限公司温州供电公司
- Current Assignee Address: 浙江省温州市鹿城区锦绣路(立交桥边)
- Agency: 杭州求是专利事务所有限公司
- Agent 刘静
- Main IPC: H02J3/00
- IPC: H02J3/00 ; G06Q50/06 ; G06N3/006 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
Abstract:
本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统负荷预测方法及装置。引入卷积神经网络，确定的卷积神经网络参数有卷积核大小及个数、卷积核的滑动步长、卷积层和池化层层数以及池化层的降采样幅度等，以确定卷积神经网络的结构，建立起适用于当前样本的负荷预测模型，从加速因子和惯性权重系数两方面对粒子群算法做出改进，将网络参数作为粒子的空间向导来对卷积神经网络结构中的权值和阈值进行优化，在电力负荷的预测精度和速度上都有了较大改善。
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