[发明专利]基于特征解耦深度神经网络模型的夏季峰荷预测方法与系统有效
| 申请号： | 202110313318.5 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113205174B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 付伟;鞠平;周航;秦川;梁文腾;熊浩;江叶峰;罗建裕;陆晓;管益斌;张振华 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司;河海大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京行高知识产权代理有限公司 32404 | 代理人： | 王培松;王菊花 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征解耦深度神经网络模型的夏季峰荷预测方法与系统，通过对采集的某地区夏季历史气象、历史日峰荷和时间数据进行预处理，以时间、历史气象、历史日峰荷为输入特征生成初始训练特征向量；利用输入特征对夏季峰荷预测影响的差异性，构建三分支特征解耦深度神经网络预测模型；根据训练特征向量进行模型训练和参数调优，确定待预测的输入特征向量及模型参数；利用训练好的特征解耦深度神经网络模型对待预测集合样本的特征向量进行夏季峰荷预测。本发明的夏季峰荷预测方法可以有效反应气象的积累效应，从而有效提高电力系统夏季日峰荷的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 深度 神经网络 模型 夏季 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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