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电力负荷预测模型的训练方法、装置及电力负荷预测方法

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本发明公开了一种电力负荷预测模型的训练方法、装置及电力负荷预测方法。电力负荷预测模型包括全卷积神经网络FCN和长短期记忆网络LSTM，该训练方法包括：获取当前训练周期的训练数据集，其中，训练数据集包括历史负荷的时间序列数据；将训练数据集中的时间序列数据输入当前训练周期的电力负荷预测模型，得到当前训练周期的电力负荷预测值；基于当前训练周期的电力负荷预测值和当前训练周期的电力负荷真实值，确定当前训练周期的损失函数；根据当前训练周期的损失函数调整当前训练周期的电力负荷预测模型的参数。利用该训练方法得到的电力负荷预测模型可处理大体量的时间序列数据，且具有预测精准度高的优点。

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公开/公告号CN115293326A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-11-04

原文格式PDF
申请/专利权人深圳市国电科技通信有限公司;深圳智芯微电子科技有限公司;
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申请/专利号CN202210794348.7
发明设计人王祥;武占侠;魏本海;何晓蓉;郭君;
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申请日2022-07-05
分类号G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;
代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人邵泳城
地址 518109 广东省深圳市龙华区大浪街道新石社区华联工业区13栋1层
入库时间 2023-06-19 17:27:20

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2022-11-04

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