[发明专利]基于EEMD和LSTM的负荷预测方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201810783314.1 | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN108985514A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 孟安波;邵慧栋;殷豪 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法，通过EEDM对样本数据和测试数据进行分解后，降低了历史负荷数据的高度非线性和非平稳性，再从分解得到的样本子序列和测试子序列中选取第一目标数据和第二目标数据以对LSTM神经网络进行训练和利用训练好的LSTM神经网络预测模型对负荷进行预测，因此，结合分解后的测试子序列和训练得到的LSTM神经网络预测模型对负荷进行预测，不会因为负荷序列具有的高度非线性和非平稳性的复杂特性而对电力负荷的预测精确度产生影响，从而保证了电网运行调度的正常运行，此外，本发明还公开了一种基于EEMD和LSTM的负荷预测装置及设备，效果如上。 | ||
| 搜索关键词： | 负荷预测 子序列 神经网络预测模型 高度非线性 装置及设备 非平稳性 目标数据 分解 预测 历史负荷数据 测试 测试数据 电力负荷 复杂特性 负荷序列 神经网络 样本数据 运行调度 样本 电网 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法，其特征在于，包括：获取历史负荷数据；确定所述历史负荷数据中的样本数据和测试数据；基于EEMD对所述样本数据和所述测试数据均进行分解得到样本子序列和测试子序列；从所述样本子序列和所述测试子序列中选取与所述样本子序列对应的第一目标数据和与所述测试子序列对应的第二目标数据；根据所述第一目标数据和纵横交叉算法建立LSTM神经网络预测模型；利用所述第二目标数据和所述LSTM神经网络预测模型进行负荷预测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东工业大学，未经广东工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810783314.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
