公开(公告)号：CN118100131A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311827935.2

申请日：2023-12-27

Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 ,  武汉大学

Inventor： 李磊 ,  周正 ,  廖荣涛 ,  王逸兮 ,  汤涵 ,  王晟玮 ,  胡欢君 ,  叶宇轩 ,  张剑 ,  宁昊 ,  张玉洁 ,  郭岳 ,  罗弦 ,  王敬靖 ,  李想 ,  王博涛 ,  陈家璘 ,  郑蕾 ,  徐宁 ,  胡晨 ,  邱学晶

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/01 ,  G06F18/213 ,  G06F18/243 ,  G06N3/047 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请涉及一种能源互联网背景下的电力负荷组合预测方法，包括如下步骤：对影响充电站负荷预测的因素进行分析，选取温度、湿度和充电站的电力负荷数据作为CNN模型的输入；训练CNN模型；将CNN训练所得到的高阶特征数据作为LightGBM模型的输入，训练LightGBM模型；初始化n棵基分类决策树，训练样例的权重为1/n；训练弱分类器f(x)；得到CNN‑LightGBM组合模型；对测试集数据进行预处理，将其输入至训练完成的CNN‑LightGBM模型中，预测输出结果。本申请通过分析影响因素选择合适的输入值，使得CNN模型能够更好地处理庞大的负荷数据并提取负荷数据的高维数据特征，提高模型的训练速度与数据兼容性。