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用电负荷预测模型训练、用电负荷预测方法及装置

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本发明提供一种用电负荷预测模型训练、用电负荷预测方法及装置，该训练方法主要包括：获取预设时间段内多个时刻的用电负荷的历史数据，历史数据包括各时刻的用电负荷功率；根据预设负荷特征指标提取历史数据的特征值；根据用电负荷功率和特征值构建特征训练样本；根据当前时刻及当前时刻之前的特征训练样本和下一时刻的特征训练样本构建预测模型训练样本集；根据预测模型训练样本集对神经网络模型进行训练，得到用电负荷预测模型。通过实施本发明提供的用电负荷预测模型训练方法，能够充分挖掘历史数据中用电负荷的特点，训练出精度更高的用电负荷预测模型。

著录项

公开/公告号CN110781947A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人北京交通大学;国网北京市电力公司;
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申请/专利号CN201911007802.4
发明设计人陈奇芳;夏明超;郭敏;刘文霞;李香龙;孙钦斐;
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申请日2019-10-22
分类号
代理机构北京三聚阳光知识产权代理有限公司;
代理人李博洋
地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号
入库时间 2023-12-17 06:47:23

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191022

实质审查的生效
2020-02-11

公开

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