[发明专利]基于神经网络组合模型的短期负荷预测方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202110560339.7 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113239624B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 陈曦;罗燎原 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00 |
| 代理公司： | 广州智斧知识产权代理事务所(普通合伙) 44649 | 代理人： | 孔德超 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及电力技术领域，公开了一种基于神经网络组合模型的短期负荷预测方法、设备及介质。该方法包括：获取负荷数据，并对负荷数据进行归一化处理；利用CEEMDAN分解算法对归一化处理后的负荷数据进行分解，得到n个不同频率的固有模态函数分量以及一个剩余残差分量；将固有模态函数分量以及剩余残差分量分别输入预先训练得到的CNN‑LSTM‑ELM预测模型，获取初步预测结果；对预测结果进行叠加，得到的叠加预测结果作为负荷数据对应的负荷预测结果。实施本发明实施例，可以克服单一模型精度不足问题，有效提高负荷预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 组合 模型 短期 负荷 预测 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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