[发明专利]基于混合深度学习模型的电功率预测方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202211383556.4 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115630286A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 叶圣永;杨新婷;龙川;李婷;刘立扬;魏俊;刘旭娜;李达 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/10;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;H02J3/38;G06F123/02 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 王鹏程 |
| 地址： | 610041 四川省成都市中国（四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于混合深度学习模型的电功率预测方法、系统及设备，涉及电力系统中功率不稳定性分析技术领域，其技术方案要点是：获取历史数据构建预测电功率的第一特征数据集；其中利用变分模态分解法对所述历史功率数据进行变分模态分解，得到功率数据的多模态分量，依据滑动窗口法对功率数据的多模态分量的时间序列进行构造，得到具有时间序列的功率数据，基于具有时间序列的功率数据对第一特征数据集中的功率数据进行更新，得到第二特征数据集；构建预先训练好的混合深度学习模型，利用训练好的混合深度学习模型抽取第二特征数据集的特征向量，得到电功率预测结果。本发明可以有效降低电功率预测的误差，提高电功率预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 学习 模型 电功率 预测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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