[发明专利]一种基于深度置信网络的电力系统负荷预测方法及装置在审
| 申请号： | 201710021315.8 | 申请日： | 2017-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN106709820A | 公开（公告）日： | 2017-05-24 |
| 发明（设计）人： | 吴争荣;董旭柱;陆锋;刘志文;陶文伟;谢雄威;陈立明;何锡祺;俞小勇;陈根军;禤亮;苏颜;李瑾;陶凯 | 申请（专利权）人： | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心;南方电网科学研究院有限责任公司;南京南瑞继保电气有限公司;中国南方电网有限责任公司;广西电网有限责任公司电力科学研究院;广西电网有限责任公司南宁供电局 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 510623 广东省广州市天河区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供一种基于深度置信网络的电力系统负荷预测方法及装置，涉及电力系统领域，能够提高收敛速度，降低预测误差。具体方案包括获取训练样本和测试样本；构造RBM模型的能量函数；利用所述训练样本逐层训练所述至少一个隐层和可见层，得到所述训练样本在所述至少一个隐层和可见层节点间的权值；将由所述训练样本得到的输出数据，以及所述测试样本输入经过训练后的DBN，得到对电力系统负荷的预测值。本发明用于电力系统负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 置信 网络 电力系统 负荷 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度置信网络DBN的电力系统负荷预测方法，其特征在于，DBN由多层受限玻尔兹曼机RBM构成，包括至少一个隐层和一个可见层，所述电力系统负荷预测方法包括：获取训练样本和测试样本；构造RBM模型的能量函数；利用所述训练样本逐层训练所述至少一个隐层和可见层，得到所述训练样本在所述至少一个隐层和可见层节点间的权值；将由所述训练样本得到的输出数据，以及所述测试样本输入经过训练后的DBN，得到对电力系统负荷的预测值。
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