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一种基于人工神经网络的负荷模型预测方法及预测系统

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本发明涉及一种基于人工神经网络的负荷模型预测方法及预测系统。本发明包括以下步骤：（一）选取以下主要影响因素作为负荷模型预测的输入变量值：历史日各时刻负荷值、日最高温度、日最低温度、日降雨量化值、日光照量化值、随机波动和日期类型；（二）以预测日各时刻负荷值为输出变量值，（三）整理学习样本数据，针对极端天气或数据缺失等因素形成的异常数据波动，采用数据横向对比法修正补录；（四）选取过去一段时间的负荷作为训练样本，构建神经网络样本集，构造网络结构并初始化神经网络参数，应用BP算法对网络进行训练；（五）若网络收敛，则得到神经网络模型，若网络不收敛，则返回上一步进行调整；（六）预测出结果，结束。

著录项

公开/公告号CN110348592A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-18

原文格式PDF
申请/专利权人华电电力科学研究院有限公司;
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申请/专利号CN201910423841.6
发明设计人梁晶;周宇昊;谢玉荣;王世朋;陈曈;
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申请日2019-05-21
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/08(20060101);
代理机构33209 杭州天欣专利事务所(普通合伙);
代理人魏美贞
地址 310030 浙江省杭州市西湖区西湖科技经济园西园一路10号
入库时间 2024-02-19 14:49:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190521

实质审查的生效
2019-10-18

公开

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