公开(公告)号：CN117592612A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311620377.2

申请日：2023-11-29

Applicant: 国网山西省电力公司阳泉供电公司

Inventor： 张楠

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明属于负荷预测技术领域，具体涉及一种两阶段并行集成负荷预测方法、装置、设备及介质。获取负荷出力历史数据，得到第一数据集；预设预测序列长度，将第一数据集输入基本负荷预测单元，选择最优的序列长度和段数；从第一数据集按序列长度进行节选，从而得到第一序列和第二序列；将第二序列划分为m段，分别输入m个LSTM模型中，输出标签序列；将第一序列与标签序列进行叠加，得到第三序列；将第三序列按段数划分为m段，分别输入m个LSTM模型中，m个LSTM模型输出m个分段预测结果；对分段预测结果拼接得到负荷预测结果。通过对第二序列进行划分并计算标签，将标签与第一序列结合并再次分段进行预测，能够兼顾训练复杂度和预测精度，获得最优效果。

公开(公告)号：CN115759455A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211514681.4

申请日：2022-11-29

Applicant: 国网山西省电力公司阳泉供电公司

Inventor： 张楠 ,  王亮

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于时序高斯混合密度网络的负荷概率密度预测方法，包括：S1、获取电力系统历史负荷数据，对获取的电力系统历史负荷数据进行预处理；S2、构建负荷概率密度预测模型；S3、利用训练集对构建的负荷概率密度预测模型进行训练，得到训练好的负荷概率密度预测模型；S4、利用训练好的负荷概率密度预测模型对电力系统进行负荷概率密度预测。本发明通过构建包含长短期记忆网络、注意力机制层和混合高斯概率密度网络的负荷概率密度预测模型，可以得到负荷概率密度预测的区间范围，且相比现有方法得到的区间范围更窄，覆盖率更高，有效提高电力系统负荷预测精度。