公开(公告)号：CN117852686A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311614510.3

申请日：2023-11-29

申请人： 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司 ,  哈尔滨理工大学 ,  哈尔滨工业大学

发明人： 王孝余 ,  乔羽 ,  马超 ,  侯义凯 ,  张罗刚 ,  关志博 ,  于海宁 ,  孙迎港 ,  李响 ,  刘楠 ,  李丹丹 ,  王莹莹 ,  尚方 ,  刘生 ,  史心月 ,  袁泽

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0499

摘要： 基于多元自编码器的电力负荷预测方法，属于电力电网领域，本发明为解决现有电力负荷预测网络结构存在的问题。本发明所述预测方法采用基于编码器‑解码器架构的时间预测神经网络模型对电力负荷进行预测，时间预测模型采用多元自编码器实现；时间预测神经网络模型的构建步骤：S1、建立历史序列‑预测序列的训练集；S2、将历史序列拆分成趋势部分和周期部分；S3、MLP的编码器模块生成趋势部分编码；Transformer的编码器模块生成周期部分编码；S4、将两部分编码连接输入MLP的解码器模块进行解码得到最终的预测结果；S5、反复进行S2‑S4操作输出所有预测结果，利用损失函数计算真实序列与预测序列之间的损失，并根据损失值进行梯度反向传播和梯度下降更新模型参数。

公开(公告)号：CN118446356A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410521136.0

申请日：2024-04-28

申请人： 哈尔滨理工大学 ,  哈尔滨工业大学 ,  中数(深圳)时代科技有限公司

发明人： 马超 ,  侯义凯 ,  张罗刚 ,  关志博 ,  黄海 ,  孙迎港 ,  李响 ,  于海宁 ,  吴英东

IPC分类号： G06Q10/04 ,  H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049

摘要： 本发明提出一种基于时空嵌入独立的多变量时间序列预测方法，属于多变量时间序列预测技术领域。获取多变量时间序列数据作为样本数据，构建基于时空嵌入独立的多变量时间序列预测模型，使用多变量时间序列数据训练预测模型，更新模型权重，将多变量时间序列的电力负荷数据输入至预测模型，输出预测结果。本发明显著地增加多变量时间序列预测的精度；显著地降低了模型的计算开销，同时可以解决了跨时间依赖建模和跨维度依赖建模之间相互耦合导致状态向量规模过大的问题和在多变量时间序列的各个变量没有明确相关关系时，显式跨维度依赖建模导致的过拟合问题。