一种融合形态聚类及TCN-Attention的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN111815035B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202010571442.7

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本发明涉及一种融合形态聚类及TCN‑Attention的短期负荷预测方法,包括以下步骤:S1:对负荷历史日数据进行形态聚类,形成多个负荷相似日簇;S2:对影响负荷预测的数据进行预处理,获取待预测日负荷预测的影响因素数据;S3:根据各负荷相似日簇与影响因素数据的相似性为待预测日选择对应的相似日簇训练子集;S4:将待预测日对应的相似日簇训练子集输入到预测模型进行训练;S5:输入待预测日的影响因素数据至训练完成的预测模型,输出短期负荷预测值;所述的预测模型包括依次连接的输入层、TCN残差模块、Attention机制模块和输出层,与现有技术相比,本发明具有预测速度快且预测(56)对比文件李鹏辉;崔承刚;杨宁;陈辉.基于ARIMALSTM组合模型的楼宇短期负荷预测方法研究.上海电力学院学报.2019,(第06期),全文.张冰;周步祥;石敏;魏金萧.基于灰色关联分析与随机森林回归模型的短期负荷预测.水电能源科学.2017,(第04期),全文.吴云;雷建文;鲍丽山;李春哲.基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测.电力系统自动化.2018,(第20期),全文.

    一种基于瞬变气象的超短期光伏出力预测方法

    公开(公告)号:CN115879602A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211429283.2

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于瞬变气象的超短期光伏出力预测方法,包括:获取历史样本数据并进行预处理;基于模糊C均值聚类对历史样本数据进行聚类;基于主成分分析法对历史气象数据进行特征降维得到气象数据特征;在每个天气类型下随机确定一个参考日样本,并基于其与相似日气象数据特征之间的余弦距离进行排序;构建自适应门控循环单元神经网络模型;将相邻排序的相似日样本的历史光伏出力数据分别作为模型的输入与输出,基于不确定性加权法对模型进行训练;基于训练完成的模型预测光伏出力。与现有技术相比,本发明充分考虑了历史光伏出力与气象信息间的关系、相同天气类型下相似日样本间的相关信息,能够有效准确的对超短期光伏出力进行预测。

    一种仓库管理用物料出入库管理系统及方法

    公开(公告)号:CN113362003A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110647120.0

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种仓库管理用物料出入库管理系统及方法,该系统包含仓库后台管理平台,其包含:仓库管理模块,用于创建虚拟库房以便设备信息的录入;设备入库登记监控模块,与仓库管理模块连接,设备入库登记监控模块用于各个设备的识别信息录入,其中,设备的识别信息包含设备的唯一标识信息;设备领用管控模块,与仓库管理模块连接,其用于实现设备出库的审核管理;库存统计分析模块,其与仓库管理模块连接,其用于虚拟库房中的设备库存信息的统计分析。其优点是:该系统包含仓库后台管理平台和移动端的移动化作业平台,通过入库监测管理、出库跟踪管理,完成物料的精细化监控,该系统适用于电网仓库管理领域的物料设备的出入库跟踪管理。

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