基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114595869A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210108600.4

    申请日:2022-01-28

    摘要: 本发明公开了一种基于新型解耦思想的CNN‑TCN日前负荷预测方法,所述负荷预测方法包括:将电力负荷数据解耦为旋转对齐后的负荷标幺曲线、日平均负荷和起点负荷;构建基于新型解耦思想的CNN‑TCN日前负荷预测模型,其中,所述预测模型包括卷积神经网络模块、时间卷积网络模块和全连接层;通过所述卷积神经网络模块提取所述负荷标幺曲线的形状特征,通过所述时间卷积网络模块提取所述起点负荷以及所述日平均负荷的时序特征,以对所述预测模型进行训练;将外部数据输入训练完成后的所述预测模型,以输出被预测日的负荷曲线。该方法相比其他预测模型有效地降低了预测误差,具有较高的精准性和稳定性。

    一种电力负荷监控系统
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117318304A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311294007.4

    申请日:2023-10-08

    IPC分类号: H02J13/00

    摘要: 本发明提供一种电力负荷监控系统,涉及电力负荷监控系统领域。该电力负荷监控系统,包括电源供电模块、用电器控制模块、下位机、上位机和数据采集器模块。该系统通过多个微型负荷测量仪可以对单个用电器工作时产生的负荷进行精准测量,从而便于工作人员了解单个用电器的负荷数据,通过万能表可以方便工作人员了解单个用电器的电流和电压数据,从而当单个用电器电力负荷、电流或者电压超出规定范围而损坏时,工作人员也可以及时的定位到出现损坏的用电器,从而为工作人员抢修损坏用电器节约了时间,同时通过大型负荷测量仪可以对多个用电器工作中产生的负荷数据进行统一的监测,从而为工作人员统计电力负荷数据带来了便利。