[发明专利]一种基于LSTM改进的电力短时负荷预测算法在审
| 申请号： | 201910899903.0 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110659775A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 王占魁;吴军英;辛锐;白涛;赵建斌;魏明磊;李井泉;庄磊;郑涛;孙思思;刘明硕;彭姣;陈曦 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 51241 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 胡文莉 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM改进的电力短时负荷预测算法，包括以下步骤：S1：将所有电力数据进行预处理操作；S2：采用one hot方法对“天气”这一非数字特征进行编码，进而生成更加规整的输入张量；S3：网络的输入层维数为；解决了以往算法很难适应传统负荷预测方法、应用场景不丰富、学习能力较弱、受人为因数的影响较大和网络训练效率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 负荷预测算法 预处理操作 因数 传统负荷 电力数据 网络训练 学习能力 应用场景 规整 非数字 输入层 维数 算法 预测 天气 改进 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM改进的电力短时负荷预测算法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：将所有电力数据进行预处理操作；/nS2：采用one hot方法对“天气”这一非数字特征进行编码，进而生成更加规整的输入张量；/nS3：输入网络的输入层维数；/nS4：隐藏层作为模型的计算核心，采用LSTM网络，每一层的输出作为下一层的输入；/nS5：经过网络的前向传播之后，使用全连接层整合所有隐藏层的计算结果，并通过Re-LU线性整流函数映射，获得最终的预测值；/nS6：为了实现网络参数的自动更新，采用误差反向传播法则实现参数梯度的自动求导；/nS7：采用带批量的Adam优化算法对模型实现超参数的迭代优化训练；/nS8：在评价回归预测模型时，采用通用的平均误差和均方根误差来评价。/n
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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
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