公开(公告)号：CN110232483B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201910527965.9

申请日：2019-06-18

申请人： 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 王颖 ,  荆志朋 ,  邵华 ,  张章 ,  张倩茅 ,  任志刚 ,  齐晓光 ,  张丽洁 ,  袁博 ,  刘芮 ,  习朋 ,  朱士加 ,  赵洪山 ,  任惠 ,  闫西慧

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明适用于数据预测技术领域，提供了一种深度学习负荷预测方法、装置及终端设备。所述深度学习负荷预测方法包括：利用第一预设移动时间窗将预测区间划分为多个第一子预测区间，以及将历史负荷数据划分为多个第一子负荷训练数据，其中所述历史负荷数据的长度与所述预测区间的长度对应；利用所述多个第一子负荷训练数据训练所述多个第一子预测区间的深度学习预测模型，并获得每个子预测区间的负荷预测值；根据各个子预测区间的预测值确定最终预测值。上述深度学习负荷预测方法通过调整切分预测区间的细粒度及选择适当的历史负荷数据，适用于不同时长的负荷预测，而且获得的预测值更加精确可靠。

公开(公告)号：CN110232483A

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201910527965.9

申请日：2019-06-18

申请人： 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 王颖 ,  荆志朋 ,  邵华 ,  张章 ,  张倩茅 ,  任志刚 ,  齐晓光 ,  张丽洁 ,  袁博 ,  刘芮 ,  习朋 ,  朱士加 ,  赵洪山 ,  任惠 ,  闫西慧

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明适用于数据预测技术领域，提供了一种深度学习负荷预测方法、装置及终端设备。所述深度学习负荷预测方法包括：利用第一预设移动时间窗将预测区间划分为多个第一子预测区间，以及将历史负荷数据划分为多个第一子负荷训练数据，其中所述历史负荷数据的长度与所述预测区间的长度对应；利用所述多个第一子负荷训练数据训练所述多个第一子预测区间的深度学习预测模型，并获得每个子预测区间的负荷预测值；根据各个子预测区间的预测值确定最终预测值。上述深度学习负荷预测方法通过调整切分预测区间的细粒度及选择适当的历史负荷数据，适用于不同时长的负荷预测，而且获得的预测值更加精确可靠。