[发明专利]一种结合聚类和深度学习算法的母线短期日负荷预测方法和装置有效
| 申请号： | 201910492521.6 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110210677B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 焦敏;李康;刘恒杰;亓晓燕;胡昌伦;孟凡敏;刘啸宇;王涛;许晓敏;王文君;陈霖;陈泽伟;陈爱友;梁龙飞;秦子健;丁吉峰;张方芬;李新蕾 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司莱芜供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 271100 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种结合聚类和深度学习算法的母线短期日负荷预测方法和装置，该方法包括：接收电网母线数据，分析电网母线负荷特性，确定短期母线负荷预测影响因子；提取影响因子的特征，进行数据标准化处理，建立负荷数据库；采用聚类算法将具有相似特征的母线进行聚合，确定K值；通过深度学习长短期记忆网络建立K种模式对应的预测模型；采用Momentum算法优化预测模型，完成母线负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 深度 学习 算法 母线 短期 负荷 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种结合聚类和深度学习算法的母线短期日负荷预测方法，其特征在于，该方法包括：接收电网母线数据，分析电网母线负荷特性，确定短期母线负荷预测影响因子；提取影响因子的特征，进行数据标准化处理，建立负荷数据库；采用聚类算法将具有相似特征的母线进行聚合，确定K值；通过深度学习长短期记忆网络建立K种模式对应的预测模型；采用Momentum算法优化预测模型，完成母线负荷预测。
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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
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