公开(公告)号：CN110717581A

公开(公告)日：2020-01-21

申请号：CN201910922692.8

申请日：2019-09-26

Applicant: 国网福建省电力有限公司 ,  国网福建省电力有限公司经济技术研究院 ,  福建亿榕信息技术有限公司 ,  武汉大学

Inventor： 郑洁云 ,  张林垚 ,  倪识远 ,  吴桂联 ,  施鹏佳 ,  林婷婷 ,  庄莉 ,  梁懿 ,  陈新梅 ,  胡志坚 ,  陈旷

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

Abstract: 本发明涉及一种基于温度模糊处理和DBN的短期负荷预测方法，在负荷预测时综合考虑了天气因素、历史数据和日期类型对精度的影响，首先对全部数据进行预处理，然后用DBN算法进行负荷预测，DBN的预训练中的权重借助非监督贪婪逐层方法获得，然后其通过BP神经网络进行微调，克服了BP网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点。本发明能综合考虑天气和日期类型对负荷预测的影响，并建立DBN负荷预测模型，具有较高预测精度。