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基于动态时间规整与长短时间记忆的负荷预测方法

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摘要

本发明揭示了一种基于动态时间规整与长短时间记忆的负荷预测方法，包括如下步骤：S1、从电力系统中获取用户短期负荷预测所需的基本数据：S2、根据用户的历史负荷数据，使用动态时间规整法将用电行为类似的用户进行聚类；S3、对同一类别的用户数据进行池化处理；S4、选取训练数据，进行预处理后作为输入；S5、构建基于深度长短期记忆循环神经网络的短期负荷预测方法，并验证有效性。本发明针对待预测用户基数大的特点，将具有相似用电行为的用户进行聚类，提高了预测效率。同时，本发明通过将同一类别内的数据进行池化处理，增加了训练数据的多样性，提高了短期负荷预测精度，具有一定的工程应用意义。

著录项

公开/公告号CN109754113A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-05-14

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN201811439799.9
发明设计人王堃;王振宇;孙雁飞;亓晋;岳东;
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申请日2018-11-29
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构32102 南京苏科专利代理有限责任公司;
代理人姚姣阳
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2024-02-19 10:02:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20181129

实质审查的生效
2019-05-14

公开

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