公开(公告)号：CN112613542A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011475316.8

申请日：2020-12-14

申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心

发明人： 罗世刚 ,  李竣业 ,  张敏国 ,  傅冠凯 ,  边海源

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于双向LSTM的企业除污设备负荷辨识方法，包括获取数据：获取目标地区特定时段内企业除污设备的负荷数据、运行参数和配置参数作为原始数据，并对原始数据进行聚类处理；构建模型：基于双向LSTM，构建负荷辨识模型；训练模型：将聚类处理后的原始数据输入负荷辨识模型，对负荷辨识模型进行训练；负荷辨识：通过训练好的负荷辨识模型，对企业除污设备进行负荷辨识，获得负荷辨识结果。该方法通过学习企业除污设备的负荷特征参数，结合LSTM的长时记忆特点，对除污设备的运行信息长期记忆，精准分析除污设备的运行状态，从而准确、可靠的实现了电力的负荷辨识和监测。

公开(公告)号：CN112613542B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202011475316.8

申请日：2020-12-14

申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心

发明人： 罗世刚 ,  李竣业 ,  张敏国 ,  傅冠凯 ,  边海源

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23

摘要： 本发明公开了一种基于双向LSTM的企业除污设备负荷辨识方法，包括获取数据：获取目标地区特定时段内企业除污设备的负荷数据、运行参数和配置参数作为原始数据，并对原始数据进行聚类处理；构建模型：基于双向LSTM，构建负荷辨识模型；训练模型：将聚类处理后的原始数据输入负荷辨识模型，对负荷辨识模型进行训练；负荷辨识：通过训练好的负荷辨识模型，对企业除污设备进行负荷辨识，获得负荷辨识结果。该方法通过学习企业除污设备的负荷特征参数，结合LSTM的长时记忆特点，对除污设备的运行信息长期记忆，精准分析除污设备的运行状态，从而准确、可靠的实现了电力的负荷辨识和监测。